Construir con IA

IAcademy Press

De cero a produccion con LLMs, agentes y RAG

Construir con IA: APIs, RAG y agentes

Para desarrolladores, architects y tech leads que quieren construir aplicaciones reales con IA. No es una introduccion a ChatGPT. Es una guia tecnica que cubre desde las APIs de LLMs hasta RAG en produccion, agentes autonomos, MCP, fine-tuning y deploy self-hosted. 25 capitulos con codigo real y patrones de arquitectura.

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Contenido del libro

01

APIs de LLMs en profundidad

OpenAI, Anthropic, Google. Streaming, function calling, structured outputs.

02

Prompt engineering avanzado

Tecnicas avanzadas: chain-of-thought, few-shot, constitutional AI.

03

RAG: fundamentos

Retrieval-Augmented Generation desde los conceptos basicos.

04

RAG en produccion

Chunking, embeddings, reranking, evaluacion y optimizacion.

05

Agentes autonomos

Arquitectura, tool use, planning y ejecucion de agentes IA.

06

Sistemas multi-agente

Coordinacion, comunicacion y orquestacion de multiples agentes.

07

MCP y conectividad

Model Context Protocol para conectar LLMs con herramientas.

08

Bases de datos para IA

Vector DBs, graph DBs y bases de datos hibridas.

09

Automatizacion avanzada con n8n

Workflows de IA con n8n: triggers, tools y orquestacion.

10

Frontend con IA

Interfaces conversacionales y componentes IA en React.

11

Testing y evaluacion de IA

Evals, benchmarks y CI/CD para aplicaciones IA.

12

Proyecto: app IA end-to-end

Construye una aplicacion IA completa de principio a fin.

13

Claude API: Messages y SDKs

Integracion completa con la API de Anthropic.

14

Extended Thinking y Streaming

Structured Outputs, streaming y razonamiento extendido.

15

Prompt Caching y Batch API

Optimizacion de costes: caching, batching y rate limits.

16

Tool Use y Code Execution

Function calling, code execution y web search con LLMs.

17

Evals, Safety y produccion

Seguridad, evaluacion y despliegue en produccion.

18

LLMs open source: ecosistema completo

Llama, Mistral, Qwen, Phi y el ecosistema open-weight.

19

Ollama: LLMs en local

Ejecuta modelos en tu maquina con Ollama.

20

LLMs chinos y modelos emergentes

DeepSeek, Qwen, Yi y el ecosistema de modelos chinos.

21

Self-hosting LLMs en produccion

vLLM, TGI y deploy de modelos en tu infraestructura.

22

LangChain: orquestacion de LLMs

Chains, tools, memory y orquestacion con LangChain.

23

LangGraph: agentes con estado

Grafos de estado, checkpoints y agentes persistentes.

24

HuggingFace Hub

Modelos, datasets, spaces y la comunidad open-source.

25

Fine-tuning avanzado

LoRA, QLoRA, datasets y evaluacion de modelos fine-tuned.

Para quien es este libro

💻

Desarrolladores

Que quieren integrar LLMs en sus aplicaciones.

🏗️

Tech leads y architects

Que disenan sistemas con IA en produccion.

⚙️

DevOps / MLOps

Que despliegan modelos en produccion.

🚀

Emprendedores tecnicos

Construyendo productos con IA.

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