Field Notes
Observaciones
del laboratorio.
Notas breves. Sin edición extensa.
Criterio en tiempo real.
12 entradas
Drafts de IA: Cuándo Aceptar, Cuándo Regenerar
El costo computacional de regenerar respuestas de IA es significativo; definir criterios claros para aceptar un draft inicial mejora la efic…
1 minComparativa de Quantizaciones Q4_K_M, Q5_K_M y Q8 en Gemma 3B 12B
La quantización a Q4_K_M ofrece una reducción significativa en el tamaño del modelo con una degradación aceptable del rendimiento en Gemma 3…
1 minCalibración Empírica de Thresholds Anti-Duplicado
La precisión de la eliminación de duplicados depende críticamente de umbrales ajustados empíricamente, influenciados por la granularidad de …
1 minLatencia: Inferir Localmente Supera APIs Externas
La latencia es una barrera crítica; ejecutar modelos localmente supera significativamente APIs externas en casos de uso de producción.…
Agentes y Prompt Injection: Patrones de Mitigación
La mitigación efectiva de prompt injection en agentes requiere una defensa multicapa que va más allá de la simple validación de entrada.…
Robustez en n8n: Manejo de errores LLM
La integración de modelos de lenguaje grandes (LLMs) en flujos n8n exige una gestión de errores granular para mantener la fiabilidad.…
Degradación de Vectores: Cambio de Modelo Base
Actualizar el modelo base subyacente provoca una deriva significativa en los embeddings, invalidando búsquedas vectoriales previamente optim…
Ataques a Honeypots de IA: Patrones Emergentes
Los atacantes utilizan técnicas de prompt injection, explotación de vulnerabilidades en la interacción con LLMs, y carga masiva de datos par…
Estado compartido en LangGraph con fuentes heterogéneas
La gestión efectiva del estado en agentes LangGraph que integran múltiples fuentes de datos requiere una estrategia de serialización y sincr…
Chunking Estratégico para RAG en Documentos Técnicos
La granularidad del chunking impacta significativamente la precisión y relevancia de las respuestas RAG en documentos técnicos, requiriendo …
Temperatura y Latencia: Inferencias Locales en la Práctica
La temperatura de un servidor afecta significativamente la latencia de inferencias con modelos de lenguaje grandes (LLMs) ejecutados localme…
VRAM Limitada: Estrategias para Múltiples Modelos en Ollama
Gestionar la VRAM en sistemas locales con Ollama y múltiples modelos, especialmente modelos grandes, requiere un enfoque estratificado y mon…