Hola a todos, Morgan aquí, de vuelta con otra inmersión profunda en el mundo desordenado, a menudo frustrante, pero en última instancia gratificante de la depuración de IA. Hoy, quiero hablar sobre algo que ha estado rondando en mi cabeza por un tiempo, especialmente después de una semana particularmente complicada con el proyecto de ajuste fino del LLM de un cliente: el asesino silencioso. No, no soy
Construyendo un Pipeline RAG con LangGraph: El Tutorial de un Desarrollador
Estamos construyendo un pipeline RAG que realmente maneja PDFs desordenados, no las demostraciones de texto limpio que ves por todas partes. En este tutorial, voy a explicar cada paso para construir este sistema usando LangGraph, un proyecto que, sinceramente, tiene ambiciones bastante altas. Con más de 27,083 estrellas
LangChain vs Semantic Kernel: ¿Cuál elegir para proyectos secundarios?
LangChain cuenta con 130,504 estrellas en GitHub, mientras que el Semantic Kernel de Microsoft se queda atrás con 27,522 estrellas. Pero seamos honestos, las estrellas por sí solas no lanzan características, ni garantizan la usabilidad en aplicaciones del mundo real. Este artículo compara LangChain y Semantic Kernel en detalle, especialmente para aquellos
Hola a todos, Morgan aquí de aidebug.net. Hoy quiero abordar un tema que mantiene a muchos de nosotros despiertos por la noche: esos errores de IA sigilosos, frustrantes y, a veces, realmente desconcertantes. Específicamente, quiero hablar sobre el arte a menudo pasado por alto de la depuración cuando tu nuevo y reluciente modelo de IA comienza a darte… bueno, no lo que esperabas.
Ollama vs TGI: ¿Cuál es mejor para startups?
Ollama tiene 165,710 estrellas en GitHub, mientras que TGI (Text Generation Inference) solo cuenta con 10,812. Pero, créanme, las estrellas no siempre se traducen en poder de producción, especialmente cuando eres una startup que compite contra el tiempo y los recursos. En esta comparación, analizaré ambas herramientas, mostrando cuál se adapta mejor a las startups, y
Lista de verificación para despliegue en producción: 10 cosas antes de pasar a producción
He visto fallar 5 despliegues en producción este mes. Los 5 cometieron los mismos 7 errores. Eso es ridículo y puede evitarse. Si eres un desarrollador que se toma en serio la calidad del despliegue, tener una lista de verificación sólida para producción es imprescindible. Sin ella, solo estás invitando a problemas.
La lista
1.
Hola a todos, Morgan aquí, de vuelta con otra exploración detallada en el desarrollo de la IA. Hoy, estamos hablando de la palabra que empieza con ‘F’ – no, no esa. Me refiero a Fix. Específicamente, solucionar esos errores molestos y esquivos que aparecen en nuestros modelos de IA cuando menos lo esperamos. Es 2026, y aunque la IA ha logrado avances increíbles
Qdrant vs ChromaDB: ¿Cuál elegir para producción?
Qdrant tiene 29,692 estrellas en GitHub mientras que ChromaDB tiene 26,727. Pero más estrellas no significa que sea la mejor opción para tus necesidades de producción. En el mundo actual de aplicaciones impulsadas por datos, la elección de una base de datos vectorial puede influir significativamente en el rendimiento, la escalabilidad y la facilidad de uso. Este artículo comparará Qdrant
7 Errores de Coordinación entre Múltiples Agentes que Cuestan Dinero Real
He visto 3 implementaciones de agentes en producción fallar este mes. Los 3 cometieron los mismos 5 errores. La coordinación entre múltiples agentes es uno de esos términos llamativos que suenan impresionantes, pero cuando se hace mal, le cuesta a las empresas no solo tiempo y dolores de cabeza, sino también dinero en serio.
1. Protocolos de Comunicación Inadecuados
¿Por qué
Después de un año con ChromaDB, es útil para I&D, pero problemático en producción.
En 2026, he pasado un año sólido moviendo bits con ChromaDB, usándolo principalmente para construir modelos experimentales de aprendizaje automático y manejar embeddings vectoriales en nuestros productos. En cuanto a la escala, lo probamos con conjuntos de datos que van desde 10,000 hasta más de un millón.