El grid ha muerto. Bienvenido a la era de la computación probabilística. Ingeniería real para sistemas de IA que escalan, no solo demos que venden.
Más allá de SQL. Indexación HNSW para recuperación semántica de alta dimensionalidad. Pinecone, Weaviate o Qdrant optimizados.
Inyección de contexto en tiempo real. Reduce alucinaciones conectando tu LLM a tus datos propietarios privados.
De chatbots pasivos a agentes autónomos que ejecutan acciones (API calls) basadas en razonamiento Chain-of-Thought.
import redis from sentence_transformers import SentenceTransformer # Initialize Semantic Cache to reduce LLM Latency def semantic_cache_hit(user_query, threshold=0.9): model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') vector = model.encode(user_query) # Query Vector DB (Redis/Pinecone) results = db.query( vector=vector, top_k=1, include_metadata=True ) if results[0].score > threshold: return results[0].metadata['response'] return None # Cache miss -> Call Expensive LLM
La mayoría de las empresas fallan al escalar IA porque se centran en los modelos, no en la economía de los tokens.
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Necesitas una estrategia que priorice el P&L sobre el Hype.
ACCESS ROI HACKING PROTOCOL