Arquitectura de Agentes IA

Descubre qué es una base de conocimiento, cómo la IA la transforma de un repositorio estático en un motor de autoservicio dinámico y por qué es el pilar del soporte al cliente moderno.

LangChain es el framework más usado para construir agentes y aplicaciones con LLMs. Qué es, cómo funciona, chains, LCEL, agents, memory, tools y cuándo no usarlo.

LangGraph es el framework de grafos con estado de LangChain para construir agentes complejos. Qué son los nodos, edges y StateGraph, cuándo elegirlo frente a LangChain o CrewAI y para qué sirve en empresa.

LlamaIndex es el framework de datos para RAG: conecta tus documentos a un LLM en minutos. Te explicamos cómo funciona, en qué se diferencia de LangChain y cuándo usarlo.

Qué son los embeddings en IA, cómo convierten significado en números, espacio vectorial, distancia coseno, modelos (OpenAI, Cohere, open source) y cómo se usan en RAG y atención al cliente.

Qué es una base de datos vectorial, cómo funciona por dentro (HNSW, IVF, ANN, cosine similarity) y cuál elegir entre Pinecone, Qdrant, Chroma, Milvus, Weaviate y pgvector según tu caso.

Qué es el agentic RAG, cómo funciona, en qué se diferencia del RAG clásico y sus variantes principales: Self-RAG, CRAG y GraphRAG. Con casos de negocio reales.

Qué son las alucinaciones de la inteligencia artificial, por qué ocurren aunque el modelo sea potente y cómo evitar que tu agente IA le dé datos inventados a un cliente.

Guía completa de chunking en RAG: qué es, todas las estrategias (fixed-size, semantic, agentic, late chunking), cómo elegir y cómo evaluarlo en producción.