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 4 — Agentes de IA y llamada a herramientas
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer V. El bucle ReAct como base y sus tres aumentaciones, los esquemas de herramientas como contrato del que depende toda la fiabilidad, y las tres capas de memoria — a corto plazo, a largo plazo y semántica — que un agente necesita de verdad.
2026-04-17
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
LLM Primer V — Presentación de la serie e índice
Presentación del recorrido capítulo por capítulo de LLM Primer V. Por qué la ingeniería de IA es una disciplina en sí misma — no un truco de prompt — y el índice de los ocho capítulos, publicado un artículo al día del 14 al 21 de abril.
2026-04-13Capítulo 10 — Memoria de tareas de horizonte largo
Décima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Memoria a corto plazo mediante ventanas y scratchpads ReAct, memoria a largo plazo mediante vectores episódicos y almacenes semánticos, y las técnicas de compactación que mantienen productivo a un agente a lo largo de horas y días.
2026-04-08Capítulo 9 — Administrando el presupuesto de atención
Novena entrega del recorrido de LLM Primer IV. Context rot, el acantilado de lost-in-the-middle, tool-loadout rot, y las tres respuestas arquitectónicas — MCP, RAG, fine-tuning — a la pregunta de dónde corresponde de verdad el conocimiento que le falta a un modelo.
2026-04-07