Comparación de estrategias de segmentación en RAG
Chunking es el hiperparámetro más subestimado en Generación Aumentada por Recuperación (RAG): silenciosamente determina lo que ve tu LLM, cuán costosa se vuelve la ingesta, y cuánto del contexto de la LLM consumes por respuesta.
De RAG básico a producción: fragmentación, búsqueda vectorial, reordenamiento y evaluación en una sola guía.
Controla los datos y los modelos con LLMs autoalojados
El autoalojamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) mantiene los datos, los modelos y la inferencia bajo su control: una vía práctica hacia la soberanía de la IA para equipos, empresas y naciones.
Repositorios de Python en tendencia de enero de 2026
El ecosistema de Python de este mes está dominado por las habilidades de Claude y las herramientas para agentes de IA. Este análisis analiza los repositorios de Python más populares en GitHub.
Repositorios de Go trending de enero de 2026
El ecosistema de Go continúa prosperando con proyectos innovadores que abarcan herramientas de IA, aplicaciones autohospedadas y infraestructura para desarrolladores. Este análisis examina los repositorios de Go más trending en GitHub de este mes.
Pruebas de Cognee con LLMs locales - resultados reales
Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?
Reflexiones sobre LLMs para Cognee autohospedado
Elegir el Mejor LLM para Cognee requiere equilibrar la calidad de construcción de gráficos, las tasas de alucinación y las restricciones de hardware. Cognee destaca con modelos grandes de baja alucinación (32B+) a través de Ollama pero las opciones de tamaño medio funcionan para configuraciones más ligeras.
Crea agentes de búsqueda con IA en Python y Ollama
La librería de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de Ollama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes enriquecer tus LLM locales con información en tiempo real de la web, reduciendo alucinaciones y mejorando la precisión.
Elija la base de datos vectorial adecuada para su pila RAG.
Elegir el almacén de vectores adecuado puede hacer o deshacer el rendimiento, el costo y la escalabilidad de tu aplicación RAG. Esta comparación integral cubre las opciones más populares en 2024-2025.
Construye agentes de búsqueda con IA usando Go y Ollama
La API de Búsqueda Web de Ollama permite aumentar los LLM locales con información web en tiempo real. Esta guía te muestra cómo implementar capacidades de búsqueda web en Go, desde llamadas API simples hasta agentes de búsqueda completos.
Compare las mejores herramientas de alojamiento local de LLM en 2026. Madurez de la API, soporte de hardware, tool calling y casos de uso reales.
Ejecutar LLMs localmente es ahora práctico para desarrolladores, startups e incluso equipos de empresa. Pero elegir la herramienta adecuada — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI u otras — depende de tus objetivos:
Despliegue de IA empresarial en hardware económico con modelos abiertos
La democratización de la IA está aquí. Con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto como Llama, Mistral y Qwen rivalizando ahora con los modelos propietarios, los equipos pueden construir una infraestructura de IA utilizando hardware de consumo, reduciendo drásticamente los costos mientras mantienen el control total sobre la privacidad de los datos y el despliegue.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG: Técnicas de próxima generación
Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha evolucionado mucho más allá de la simple búsqueda de similitud vectorial. LongRAG, Self-RAG y GraphRAG representan la vanguardia de estas capacidades.
Reduce los costos de LLM hasta un 80 % mediante una optimización inteligente de tokens
La optimización de tokens es la habilidad crítica que distingue a las aplicaciones de LLM rentables de los experimentos que drenan el presupuesto.
Python para convertir HTML en Markdown limpio y listo para LLM
Convertir HTML a Markdown es una tarea fundamental en los flujos de trabajo de desarrollo modernos, especialmente cuando se prepara contenido web para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), sistemas de documentación o generadores de sitios estáticos como Hugo. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión centro.
Integración de Ollama con Go: guía de SDK, ejemplos y mejores prácticas para producción.
Esta guía ofrece una vista general completa de los SDKs de Go para Ollama y compara sus conjuntos de funciones.
