BIBLIOTECA POTENZIA
Conceptos, herramientas y guías para pasar de una duda a una decisión. Empieza por lo que tu proyecto necesita ahora.
UN SIGUIENTE PASO CONCRETO
Un primer proyecto de IA necesita un problema delimitado, datos utilizables y una manera de comprobar si mejora el trabajo. Empieza por una tarea concreta del negocio y compara su valor potencial con la dificultad, las dependencias y las consecuencias de un error.
Evaluar un agente de IA consiste en comprobar tanto su respuesta como las decisiones y acciones que utiliza para conseguirla. Necesitas casos representativos, criterios de aceptación y un registro que permita entender los errores. Una demostración que termina bien no cubre todas las condiciones de uso.
Estimar el retorno de un proyecto de IA exige comparar el proceso actual con una alternativa concreta, durante el mismo periodo. Incluye construcción, operación y revisión humana. Separa los datos medidos de los supuestos y explica cómo se convertiría la mejora en valor para el negocio.
IDEAS QUE ENCAJAN
Agentes y automatización
Un agente de IA es un sistema que utiliza un modelo para decidir acciones y avanzar hacia un objetivo. Puede consultar información, usar herramientas y revisar sus resultados. Su autonomía depende de las decisiones y los permisos que le conceda la aplicación.
Agentes y automatización
Un workflow es un proceso organizado en pasos para completar una tarea. Define qué lo inicia, qué ocurre después, qué condiciones cambian el recorrido y cuándo termina. Puede incluir trabajo humano, reglas automáticas y llamadas a un modelo de IA.
Fundamentos
Un prompt es la petición, las instrucciones y los datos que proporcionas a un modelo para realizar una tarea. Puede contener texto, ejemplos u otros contenidos que admita el sistema. Su utilidad depende de que explique el objetivo y aporte la información necesaria para resolverlo.
Fundamentos
El contexto es la información que un modelo tiene disponible para preparar una respuesta: instrucciones, petición actual, conversación incluida, documentos y resultados de herramientas. La ventana de contexto es el límite de información que admite una interacción según el modelo y su configuración.
Integraciones
Una API es una interfaz que permite a un programa utilizar funciones o datos de otro mediante reglas definidas. Esas reglas describen qué se puede pedir, cómo se envía la petición y qué respuesta cabe esperar. Muchas integraciones de IA utilizan APIs web para conectar servicios.
Integraciones
Un webhook es una petición que un servicio envía a otro cuando ocurre un evento. Permite reaccionar a una nueva solicitud, un cambio de estado u otro suceso sin consultar continuamente si ha pasado. El receptor valida el aviso y decide qué trabajo iniciar.
DEL PROBLEMA AL SISTEMA
Automatización y agentes
n8n conecta aplicaciones mediante flujos de trabajo. Permite combinar pasos definidos, llamadas a APIs y componentes de IA para transformar información o ejecutar acciones. La decisión de usarlo depende de las integraciones, del control necesario y de quién mantendrá el proceso.
Automatización y agentes
Make permite construir escenarios visuales que conectan aplicaciones y procesan datos. Puede servir para coordinar un proceso entre formularios, registros y avisos, siempre que se definan las reglas de cada paso, las excepciones y el seguimiento de las ejecuciones.
Aplicaciones y datos
Supabase proporciona una base de datos PostgreSQL y servicios para construir aplicaciones, como autenticación y almacenamiento. Puede formar la parte que guarda datos y controla su acceso, pero exige diseñar las relaciones, los permisos y el mantenimiento del proyecto.
Aplicaciones y datos
Lovable ayuda a construir aplicaciones a partir de instrucciones en lenguaje natural. Permite trabajar sobre la interfaz y conectarla con servicios de backend. Para convertir una idea en una aplicación utilizable necesitas especificar las reglas del proceso y comprobar el comportamiento generado.
Conocimiento y RAG
LlamaIndex es un framework para construir aplicaciones que utilizan información propia con modelos de IA. Ayuda a organizar la carga, preparación y recuperación de datos. En un sistema RAG puede coordinar qué fragmentos se entregan al modelo para elaborar una respuesta.
Conocimiento y RAG
Qdrant es un motor de búsqueda vectorial. Almacena representaciones numéricas de información y permite buscar elementos similares, combinando esa búsqueda con filtros sobre sus metadatos. Puede ser una pieza de un sistema RAG, de búsqueda semántica o de recomendación.
APRENDE VIENDO UN CASO
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