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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.
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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.
