Llm

Diseña aplicaciones LLM usando LangChain 1.x y LangGraph para agentes, memoria e integración de herramientas. Útil para construir aplicaciones LangChain, implementar agentes de IA o crear flujos de trabajo LLM complejos.

Implementa flujos de trabajo robustos para la evaluación de aplicaciones LLM usando métricas automatizadas, retroalimentación humana y benchmarking. Ideal para equipos que prueban el rendimiento de LLM, comparan modelos o validan mejoras en IA.

Construye sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para aplicaciones con modelos de lenguaje grandes (LLM) usando bases de datos vectoriales y búsqueda semántica. Úsalo al implementar IA basada en conocimiento, crear sistemas de preguntas y respuestas sobre documentos o integrar LLMs con bases de conocimiento externas.

Optimiza el rendimiento de índices vectoriales en latencia, recall y uso de memoria. Ideal para ajustar parámetros HNSW, elegir estrategias de cuantización y escalar infraestructuras de búsqueda vectorial en aplicaciones de IA y backend.