El Blog de GuruSup
Estrategias para escalar tu atención al cliente con IA — sin escalar tu equipo.
LangGraph: qué es, cómo funciona y cuándo usarlo en empresa
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.
¿Qué es LlamaIndex? Guía práctica para equipos técnicos
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? Guía completa con modelos y casos de uso
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? Guía técnica y práctica
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.
Agentic RAG: qué es y en qué se diferencia del RAG clásico
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.
Alucinaciones de la IA: qué son y cómo evitarlas
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.
Chunking en RAG: qué es y cómo elegir la estrategia correcta
Guía completa de chunking en RAG: qué es, todas las estrategias (fixed-size, semantic, agentic, late chunking), cómo elegir y cómo evaluarlo en producción.