LLM
El modelo generador: criterios para elegir quién redacta
Fidelidad al contexto, seguimiento de instrucciones, ventana, coste por consulta y los modelos pequeños que bastan.
LLM
Fidelidad al contexto, seguimiento de instrucciones, ventana, coste por consulta y los modelos pequeños que bastan.
Embeddings
Modelos multilingües frente a modelos entrenados en inglés, y el problema de los corpus mezclados que casi nadie mide.
Embeddings
Autoalojarlos: requisitos de GPU, rendimiento por lote y el punto exacto en que salen más baratos que la API.
Embeddings
Precio por millón de tokens, calidad multilingüe, límites de tasa y qué implica de verdad depender de una API ajena.
Embeddings
Dimensionalidad, ventana de contexto, idioma, dominio, coste y portabilidad. Qué mirar en MTEB y qué ignorar.
Agentic RAG
Recuperación de varios pasos, elección de herramientas y las condiciones concretas en que un agente se justifica.
GraphRAG
Cuando la respuesta está repartida en veinte documentos. Extracción de grafo, detección de comunidades y coste de indexación.
Técnicas
Bucles de autoevaluación, criterios de descarte y el coste en llamadas al modelo de no fiarse del primer resultado.
Técnicas
Generar un documento hipotético para buscar con él. Dónde brilla, dónde introduce ruido y cuánto cuesta.
Técnicas
Preguntas mal formuladas, preguntas compuestas y preguntas que dependen del turno anterior de la conversación.
Reranking
Bi-encoder frente a cross-encoder, tamaño del candidato inicial y el impacto real en latencia y factura.
Técnicas
Por qué las palabras clave siguen ganando en referencias, códigos y nombres propios, y cómo se combinan los dos rankings.