LLMContar tokens y estimar costos al llamar a LLM en Java
Cómo contar tokens localmente con JTokkit, calcular costos con BigDecimal, bloquear solicitudes que excedan presupuesto y reconciliar con el uso real de Spring AI.
Respuesta de streaming desde LLM API con Java 21 y Spring Boot
Recibe cada token de LLM API a través de Server-Sent Events usando HttpClient y WebClient, luego transmítelo al navegador, con manejo de errores, timeout y pruebas.
Function calling y tool use con ejemplos en Spring AI
Comprende cómo los LLM invocan funciones de tu aplicación, desde JSON raw hasta @Tool en Spring AI. El artículo incluye ejemplos de búsqueda, cancelación de pedidos y pruebas sin necesidad del modelo real.
Structured output: Fuerza tu LLM a devolver JSON con schema correcto en Spring AI
Cómo forzar que el LLM devuelva JSON coincidiendo con el schema en Spring Boot: mapea en record usando Spring AI, habilita JSON Schema nativo, valida, reintentos y escribe tests.
Prompt engineering: técnicas que puedes usar ahora
Técnicas prácticas de prompt engineering como system prompt, delimiter, few-shot, structured output y temperature, ilustradas con Spring AI.
Cómo funcionan los LLM: tokens, ventana de contexto y muestreo
Entiende tres conceptos fundamentales de los LLM: tokens, ventana de contexto y muestreo, con código Java 21 para contar tokens, truncar el historial de chat y ajustar temperature, top-k y top-p.
Llamar a LLM API: temperature, top_p y max tokens
Entiende cómo temperature, top_p y max tokens controlan la salida de LLM y cómo configurarlos correctamente con Spring AI en aplicaciones Spring Boot 3.
Stack IA 0 dólares: explicación detallada con ejemplos
Análisis de una arquitectura IA production-grade que puede ejecutarse con costo 0, desde frontend, RAG, LLM local hasta deployment, con ejemplos de código prácticos.
Actualizar documentos RAG sin sobrescribir: forma correcta para LLM
Cuando los documentos fuente cambian, sobrescribir directamente en el vector store causa conflictos de datos. El artículo guía el proceso de versionado seguro para RAG.
GPT-Live: voz en tiempo real — arquitectura full-duplex con Java
Explicación de la arquitectura full-duplex de comunicación simultánea de modelos LLM en tiempo real, con ejemplos de integración WebSocket usando Spring Boot.
12 papers de IA que lo cambiaron todo: explicación detallada
Resumen de 12 papers fundamentales de la IA moderna — de AlexNet a RAG — con código Java que ilustra cada idea central.
AI Inference Engineering: explicación detallada con ejemplos
Aprende cómo los LLM generan cada token durante la inferencia, técnicas de optimización como KV cache, batching, quantization y cómo medir el rendimiento usando Java/Spring Boot.
Top 20 conceptos de IA en LLM: explicación detallada con ejemplos
Compilación de 20 conceptos fundamentales al trabajar con LLM — token, embedding, RAG, fine-tuning, agent... con ejemplos de código Java/Spring AI fáciles de entender.
Usar IA para Ahorrar Tiempo en Dev: Explicación Detallada con Ejemplos
Guía práctica sobre cómo usar LLM para reducir el tiempo de escritura de código, pruebas y documentación en proyectos Spring Boot, con ejemplos funcionales.