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.
Los LLM necesitan pruebas para responder bien: RAG explicado
Los LLM no conocen automáticamente los datos privados de tu empresa. Este artículo explica el mecanismo de RAG, por qué el retrieval determina la calidad de las respuestas, con ejemplos Java funcionales.
MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) ¿Qué es? Explicación para devs Java
Conoce MCP – estándar de comunicación entre LLM y datos/herramientas externas, con ejemplo de cómo escribir un servidor MCP con Spring AI.
Microsoft Lanza AI Agent Framework: Explicación Detallada con Ejemplos
Microsoft unifica Semantic Kernel y AutoGen en un único framework AI Agent. Este artículo explica la arquitectura, cómo funciona, y ejemplos prácticos con Java/Spring AI.
12 características de Claude Code: explicación detallada con ejemplos
Resumen de 12 características principales de Claude Code – desde CLAUDE.md, Plan Mode hasta Subagents – con ejemplos prácticos en un proyecto 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.
De fragmentos encontrados a respuestas con evidencia en RAG
Encontrar fragmentos relevantes no significa tener una respuesta. El artículo guía un pipeline de rerank, búsqueda híbrida y fundamentación para que el LLM dé respuestas con evidencia y sepa rechazar cuando no hay suficientes datos.
Embeddings búsqueda de significado: explicación detallada con ejemplos
Aprende cómo embedding transforma texto en vectores para coincidencias semánticas, aplicado a RAG con ejemplos de código Java ejecutables.
Grab usa AI Agent para aumentar la productividad: ejemplos prácticos
Análisis de cómo equipos técnicos como Grab aplican AI Agent a code review, triage de errores y automatización de tareas repetitivas, con ejemplos ejecutables de Java/Spring AI.
Hugging Face Hub: buscar y usar modelos
Guía para buscar el modelo adecuado en Hugging Face Hub, ver la tarjeta del modelo, e invocar ese modelo desde Python y desde una aplicación Spring Boot.
MCP vs RAG vs AI Agent: explicación detallada
Compara MCP, RAG y AI Agent mediante definiciones, arquitectura y ejemplos de código Java real, para saber cuándo usar cada uno.
Tokenizer en Hugging Face: Principios y uso en Java
Aprende cómo funciona el Tokenizer de Hugging Face, cómo integrarlo en aplicaciones Spring Boot con DJL, con ejemplos de encode/decode y tests.
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.
Transformers Pipeline: Ejecutar Modelos NLP en Pocas Líneas
Guía para usar pipeline() de Hugging Face Transformers para ejecutar sentiment analysis, NER, summarization... sin necesidad de entender la arquitectura del modelo.
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.