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Instalar Python 3.12 en Ubuntu 16.04 Cómo instalar Python 3.12 en Ubuntu 16.04 paso a paso Ubuntu 16.04 incluye Python 3.5, que es una versión muy antigua. Para usar Python 3.12, se puede compilar desde el código fuente sin afectar la versión que usa el sistema. 0. Solución rápida: corregir PPA manualmente (si da error con el PPA de deadsnakes) Si al actualizar sudo apt update ves errores que indican que el PPA está apuntando a "xenial" en vez de "bionic", corregilo así: Copiar sudo nano /etc/apt/sources.list.d/deadsnakes-ubuntu-ppa-xenial.list # Cambiá "xenial" por "bionic" en la línea que contiene el repo: # Antes: deb http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu xenial main # Después: deb http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu bionic main # Guardar y salir (Ctrl+O, Enter, Ctrl+X) sudo apt update 1. Eliminar entradas ESM (si da error en apt update ) Copiar sudo sed -i ...

En el contexto actual de sistemas inteligentes, el uso de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) ha transformado significativamente la forma en que se diseñan soluciones de búsqueda y respuesta automatizada. Una de las arquitecturas más eficaces es la de tipo RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permite responder preguntas de forma más precisa al combinar recuperación de información estructurada con generación de lenguaje natural. Este artículo detalla el diseño y la lógica detrás de un sistema RAG en dos etapas, utilizando APIs de modelos de lenguaje (IA agnóstica) para interpretar preguntas y generar respuestas enriquecidas con contexto recuperado desde una base de datos o fuente estructurada. Visión General del Proceso El sistema se divide en dos fases bien diferenciadas: Paso 1: Interpretación de la pregunta La primera etapa se encarga de entender la intención del usuario. Para ello, se utiliza una API basada en un modelo de lenguaje configurado con temperatu...

Optimización del Análisis de Preguntas en Sistemas RAG usando Modelos Generativos: Problemas Comunes y Soluciones Índice Contexto y desafío en sistemas RAG Inconsistencia en la generación de funciones: causa principal Configuración óptima de parámetros para análisis estructurado Separación clara entre análisis estructurado y generación creativa Estrategias para mejorar la precisión y concisión en nombres de funciones Extensión del JSON de salida para análisis avanzado Implementación práctica: funciones agnósticas y modularidad Conclusiones 1. Contexto y desafío en sistemas RAG En la integración de modelos generativos dentro de arquitecturas RAG, uno de los retos principales es traducir preguntas naturales a instrucciones estructuradas (funciones + parámetros) que luego disparan consultas o procesos en el backend. La ambigüedad y variabilidad en las respuestas del modelo...

Domando la Creatividad de los LLMs en APIs de Producción Una solución técnica de normalización semántica para respuestas consistentes Índice Temático Introducción: El Dilema de la Consistencia Anatomía del Problema Arquitectura Propuesta: Capas de Normalización Núcleo Técnico: Normalización Semántica Matemáticas Tras Bastidores Implementación Avanzada Sistema de Aprendizaje Continuo Rendimiento en Producción Lecciones Aprendidas Conclusión Técnica Introducción: El Dilema de la Consistencia Los Large Language Models han revolucionado la forma en que creamos aplicaciones inteligentes. Su capacidad para entender lenguaje natural con matices, contexto y variabilidad es impresion...

Arquitecturas RAG en IA: Guía Profunda para Implementación y Optimización RAG (Retrieval Augmented Generation) : Descubrí cómo la IA busca información extra para darte respuestas más completas y acertadas. Enfoques de RAG : One-Stage RAG (Una Etapa) : El método rápido y directo para respuestas sencillas. Two-Stage RAG (Dos Etapas) : El método más preciso y detallado , ideal para preguntas complejas. Introducción La inteligencia artificial generativa ha avanzado notablemente con modelos como ChatGPT, capaces de producir texto coherente y contextual. Sin embargo, estos modelos presentan limitaciones inherentes: su conocimiento está restringido a los datos de entrenamiento, que pueden estar desactualizados o ser insuficientes para dominios específicos. Además, ...

Arquitectura de un Sistema RAG Two-Stage: Guía Técnica ¿Qué es un sistema RAG Two-Stage? Un sistema RAG Two-Stage es una arquitectura que separa claramente la etapa de recuperación de contexto de la etapa de generación de respuesta, permitiendo personalización más fina, modularidad y mayor control sobre las respuestas generadas. Stage 1: Retrieval : Se obtiene información contextual relevante (con o sin embeddings) Stage 2: Generation : Se utiliza un LLM para generar una respuesta o estructura, utilizando el contexto anterior Flujo general del sistema Copiar Usuario → Parser JSON → Vector DB / Contexto → LLM → Respuesta estructurada → Ejecución backend Componentes del sistema 3.1. Input del usuario Entrada libre en lenguaje natural. Ejemplo: Copiar "¿Cuáles fueron las ventas totales de la sucursal Abasto esta semana?" 3.2. Módulo de Parsing se...

RAG: Cómo Hacer que tu Base de Datos "Hable" en Lenguaje Natural Imagina que pudieras preguntarle a tu sistema empresarial: "¿Cuáles fueron nuestras mejores ventas el mes pasado?" y obtener una respuesta clara y precisa, como si estuvieras hablando con tu analista de datos más experimentado. Eso es exactamente lo que hace RAG. ¿Qué es RAG y Por Qué lo Necesitas? RAG significa "Retrieval-Augmented Generation" (Generación Aumentada por Recuperación). Suena complicado, pero el concepto es simple: es una forma de combinar la "inteligencia" de los chatbots modernos con la información específica de tu empresa. Piénsalo así: ChatGPT sabe mucho sobre el mundo en general, pero no sabe nada sobre tus clientes, tus productos, o tus empleados. RAG es la tecnología que permite que un sistema como ChatGPT acceda a tu información empresarial y te dé respuestas basadas en TUS datos reales . El Problema que Resuelve RAG ...

Crear una API con Bottle en PythonAnywhere PythonAnywhere es una excelente plataforma para alojar aplicaciones Python de forma gratuita (con algunas limitaciones). En este tutorial, veremos cómo desplegar una API simple usando el framework Bottle. Requisitos previos Una cuenta en PythonAnywhere (puedes usar la versión gratuita) Conocimientos básicos de Python Familiaridad con conceptos básicos de APIs Paso 1: Configurar el entorno Nota: PythonAnywhere ya tiene Bottle instalado en su entorno, pero si necesitas una versión específica o quieres instalarlo localmente primero, puedes usar: pip install bottle Paso 2: Crear los archivos necesarios Necesitaremos dos archivos principales: 1. wsgi.py Este archivo sirve como punto de entrada para la aplicación en PythonAnywhere. Copiar import bottle import os import sys # Añade la ...