Introducción a LLM
Esta página proporciona una guía sencilla sobre los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), desde lo básico hasta las aplicaciones para los entusiastas de la IA.
Capítulo 3 — Generación aumentada por recuperación
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer V. El pipeline RAG de cinco etapas — cargar, chunkear, embebir, recuperar, generar — donde casi toda queja de calidad rastreada hasta su raíz resulta ser una queja de chunking disfrazada, y la recuperación híbrida con reranker es la forma en la que converge la producción.
2026-04-16
Capítulo 2 — Modelos base e ingeniería de prompts
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer V. Selección de modelo como decisión de enrutado, muestreo como perfil deliberado, y prompts defensivos con salidas estructuradas — cuatro superficies de control que el equipo opera con intención o sufre las consecuencias.
2026-04-15Capítulo 5 — Arquitectura de la pipeline de recuperación
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer III. Por qué una sola búsqueda vectorial no es una pipeline — recuperación híbrida, reciprocal rank fusion, reranking con cross-encoder y reescritura y HyDE en el lado de la consulta — ensamblado en la arquitectura de producción hacia la que convergen los sistemas RAG maduros.
2026-03-22Capítulo 1 — La evolución de la arquitectura RAG
Primera entrega del recorrido de LLM Primer III. Las cuatro posturas arquitectónicas de RAG — Naive, Avanzada, Modular, Agéntica — leídas como una historia sobre ceder cada vez más agencia al LLM, y la respuesta honesta a cuándo el fine-tuning es mejor herramienta que la recuperación.
2026-03-18