Stack Tecnológico

Framework principal para construir aplicaciones con LLMs. Chains, agents, RAG pipelines, memoria conversacional y integraciones con cientos de herramientas.

Especializado en RAG y sistemas de recuperación de información. Ideal para aplicaciones donde la búsqueda semántica y la indexación son el núcleo.

Acceso a miles de modelos preentrenados, fine-tuning con PEFT/LoRA, evaluación con datasets y despliegue con Inference API o locally.

Construcción de agentes con grafos de estado. Permite flujos complejos con memoria, ciclos y supervisión humana en el loop.

Sistemas multi-agente donde diferentes agentes con roles específicos colaboran para resolver tareas complejas de forma autónoma.

Lenguaje principal para todo lo relacionado con IA/ML. Async, tipado estricto, testing con pytest, packaging con poetry. Clean code por defecto.

Para componentes críticos de performance: APIs de alta velocidad, procesamiento de datos masivo y servicios de infraestructura. Esta web está hecha en Rust.

Framework de deep learning para entrenamiento e inferencia. Fine-tuning de modelos, arquitecturas custom y optimización para producción.

ML clásico, pipelines de preprocesamiento, selección de modelos, validación cruzada y métricas de evaluación para producción.

Gradient boosting para tabular data. Sigue siendo el estado del arte para la mayoría de problemas de predicción con datos estructurados.

Base de datos vectorial de alto rendimiento. Filtros payload, colecciones múltiples y soporte nativo para embeddings de alta dimensión.

Extensión de PostgreSQL para búsqueda vectorial. Ideal cuando ya tienes Postgres y no quieres añadir complejidad operacional.

Alternativas para casos específicos: Chroma para desarrollo local y Pinecone para managed cloud sin operaciones.

API async en Python con validación automática, documentación OpenAPI y soporte nativo para streaming. Estándar para servicios de IA en Python.

Framework web en Rust para componentes de alta performance. Sin GC, memoria predecible y throughput excepcional.

Prototipado rápido de UIs para demos de IA, dashboards analíticos e internals tools sin necesidad de frontend specialist.

Tracking de experiments, versionado de modelos, comparación de métricas y model registry para producción.

Containerización y orquestación para despliegues reproducibles y escalables de pipelines ML y servicios de IA.

S3, EC2, SageMaker en AWS. Vertex AI, GCS, Cloud Run en GCP. Arquitecturas cloud-native para sistemas ML escalables.