Inteligencia artificial aplicadaBlog del Laboratorio
Guías, experimentos y análisis de PartITech sobre LLM, RAG, búsqueda vectorial e integración de inteligencia artificial.
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Nuestros artículos documentan experimentos y decisiones de arquitectura sobre LLM, RAG, búsqueda vectorial e integración de IA en aplicaciones web. Explican el contexto y los límites para seguir siendo útiles más allá de una demostración.
Blog de PartITech
Análisis técnicos, guías prácticas y experiencia de campo para diseñar, modernizar y mantener aplicaciones sostenibles.
Cloudflare propone acercar análisis de código y contexto de producción con modelos Daybreak. Evalúe datos transmitidos, pruebas de prioridad y validaciones antes de cualquier acción.
Un visual útil se mide por los criterios que respeta y los retoques que evita. Este método vincula briefing, validación, procedencia y coste realmente aceptado.
Un acuerdo sobre Hugging Face y la financiación de Mistral cambian el contexto de proveedores de la IA abierta. Verifique qué puede trasladar, reconstruir y mantener realmente su equipo.
Dos modelos llegan a Copilot. Construya un protocolo comparable para medir la calidad del código, las repeticiones y el coste de un cambio validado.
Un RAG de producción no se juzga por algunas respuestas convincentes. Debe conocer sus fuentes, respetar los derechos, medir sus errores y negarse adecuadamente cuando faltan pruebas.
La soberanía no se reduce a la ubicación de un servidor. Combina control de datos, dependencias, contratos, modelos, competencias y capacidad de salida.
LoRA o Fine-Tuning Completo: ¿Qué Estrategia de Fine-Tuning Elegir para Sus Modelos de IA? En un mundo cada vez más dominado por la inteligencia artificial (IA), la adaptación de los modelos de lenguaje a necesidades empresariales específicas se ha convertido en un desafío estratégico para muchas empresas. Los modelos tipo Transformador, como LLaMA, Mistral, Phi, Qwen o GPT, son herramientas poderosas capaces de comprender y generar texto, pero a menudo requieren una personalización para sati...
En esta última parte de Sistema RAG y TxtAi, abordamos cómo crear un sistema completo con casos prácticos, usando un modelo enriquecido con nuestros propios datos. Cubrimos desde la indexación de contenidos hasta la respuesta a preguntas concreta.
En este artículo, exploramos el uso de bases de datos para almacenamiento de conocimientos con TxtAi y discutimos las tecnologías de índice vectorial como Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW y Postgresql con pgvector.
Descubre el mundo de la "Generación Mejorada por Recuperación" (Retrieval-Augmented Generation - RAG) - una fusión innovadora de recuperación de información y generación de lenguaje en el procesamiento de lenguaje natural. Explora los componentes clave, desafíos y oportunidades de esta tecnología, y sigue una guía práctica para implementar un sistema RAG utilizando TxtAi y Llama.cpp.
Llama CPP es una nueva herramienta diseñada para ejecutar modelos de lenguaje, directamente en C/C++. Esta herramienta está especialmente optimizada para los procesadores Apple Silicon gracias al uso de la tecnología ARM NEON y del framework Accelerate. También ofrece compatibilidad AVX2 para sistemas basados en arquitecturas x86. Funcionando principalmente en la CPU, Llama CPP también integra la capacidad de cuantificación de 4 bits, aumentando así su eficiencia.
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