Inteligencia Artificial en la industria: Copilot como asistente técnico, operativo y estratégico

Bienvenid@ a Programación para Todos, un espacio para aprender a programar desde cero con ejemplos sencillos en PHP, HTML, JavaScript, Python, C++, SQL, y más. Aquí encontrarás historia, conceptos clave y aplicaciones reales. Porque la programación no es solo para expertos: en todo proyecto de software se necesita un equipo que entienda, colabore y construya en conjunto
En los últimos años, conceptos como RAG (Retrieval-Augmented Generation), modelos fundacionales, IA generativa y chatbots inteligentes han evolucionado rápidamente.Yo como lo veo es que el utilizar RAG es como darle una referencia teórica al LLM para que pueda generar la información en base a los datos que tenemos de soporte. Creo que puede servir para empresas en ERP y desarrollos nuevos .
🔍 Tu cerebro + biblioteca digital conectada
Une modelos LLM con bases de datos, PDFs, sitios web.
Ejemplo: ChatGPT con acceso a tus archivos o documentos científicos.
LangChain es una librería en Python y JavaScript que permite crear aplicaciones inteligentes usando modelos de lenguaje (LLM) como:
ChatGPT (OpenAI)
Claude (Anthropic)
Mistral, LLaMA, etc.
📦 ¿Para qué sirve LangChain?
LangChain conecta un modelo de lenguaje con herramientas externas:
Función ¿Qué permite hacer?
📄 RAG Leer documentos PDF, webs, bases de datos
🛠️ Tools Usar herramientas externas como calculadoras, buscadores o APIs
🧠 Memoria Recordar información de conversaciones anteriores
🧩 Agentes Darle a la IA la capacidad de tomar decisiones autónomas (AutoGPT-style)
🗃️ Bases vectoriales Buscar información “por significado” en grandes textos (con Pinecone, FAISS, etc.)
Aquí un resumen actualizado sobre OpenAI, Google, AWS, IBM, Oracle y NVIDIA, y cómo se integran con herramientas como LangChain y RAG.
Empresa | Modelos LLM propios | ¿Tiene RAG? | ¿Compatible con LangChain? |
---|---|---|---|
OpenAI | GPT-4, GPT-4o | ✅ | ✅ |
Google Cloud | PaLM, Gemini, terceros | ✅ | ✅ |
AWS | Titan, Mistral, Cohere | ✅ | ✅ |
IBM | Watsonx.ai | ⚠️ Parcial | ⚠️ Manual |
Oracle | Cohere + LLaMA (OCI) | ✅ | ⚠️ vía API |
NVIDIA | NIMs (Microservicios) | ✅ | ✅ |
🌱 ¿Tú ya estás integrando IA generativa o RAG en tus proyectos? Comparte tu experiencia o déjame un comentario 👇Tu habías oído hablar de estas tecnologías ?
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