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Estrategias, casos prácticos y reflexiones sobre cómo escalar operaciones con tecnología. Sin humo, con ejemplos reales.
Exploramos ideas, compartimos aprendizajes y documentamos lo que funciona.
Detectar regresiones de un LLM en producción no es sencillo. Aquí detallamos cómo orquestar evals programáticas, análisis online y despliegues controlados en pipelines reales Python/Node.js.
Implementar function calling multipaso en pipelines serverless con OpenAI y Anthropic expone cuellos de botella: límites de llamadas, errores por timeout y costes inesperados—con cifras y código real.
Instrumentar OpenAI API en Node.js y FastAPI exige trazabilidad de prompts, métricas de latencia y alarmas ante regresión. Ejemplos REALES, SQL, y comparativas de impacto operativo.
Descubre cómo Agente 404 transforma el fan engagement en el deporte de élite con las plataformas a medida para el UEMC CBC Valladolid y el VRAC. ¡Lee más!
Descubre cómo Vanguard Quest conectó 5 bases de datos con Agente 404 y Power BI, automatizando su gestión de albaranes.
Arquitectura práctica MCP: LLM multi-tenant real sobre Aurora, S3 y OpenAI API. Trade-offs, snippets ejecutables y cifras de negocio.
Benchmarks en AWS Lambda y Aurora: comparamos precisión, latencia y coste real entre fine-tuning, prompt engineering y RAG en OpenAI API. Tablas, código y datos de producción.
Cómo detectar y reducir alucinaciones en pipelines RAG críticos en legaltech. Ejemplos reales con pgvector, OpenAI, rerank y pipelines híbridos. Costes y latencias bajo control.
Medimos el impacto real de caches semánticos y literales en pipelines LLM con Node.js y Python. Compara latencia, costes y trade-offs para backend con Redis y S3, con código real.
Accede a AWS Aurora y S3 desde pipelines serverless en Vercel sin manejar secretos. Técnicas, código real y cifras de reducción de riesgo y latencia.
Métricas cuantitativas, trazabilidad real y bucles de feedback para RAG productivo con FastAPI, PostgreSQL y OpenAI API. Benchmarking en ms, costes y calidad de respuesta.
Cómo reducir un 70% el coste y el riesgo de bloqueo por loops infinitos en agentes OpenAI con function calling usando AWS Lambda y TypeScript.
Validamos outputs de OpenAI con JSON Schema frente a parseo manual en pipelines serverless Node.js/Python. Latencia, recuperabilidad y negocio: 47% menos fallos y 33ms extras.
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Cómo garantizar que un webhook de pago de Stripe no genera cargos dobles ni deja eventos sin procesar, con reintentos y deduplicación sólida (Node.js, FastAPI, AWS Lambda, colas SQS, PostgreSQL con upserts).
Implementar RAG sólido en producción sobre pgvector implica aciertos y errores en chunking, rerank y costes a volumen. En Agente 404 desglosamos los patrones que escalan y ahorran €.
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