Índice de tags
Todo el contenido agrupado por etiqueta.
agentes
- Arquitectura de Mentat — el framework RAG
- Contexto perdido: role: tool en Gemma 4 con Ollama y LiteLLM
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
- Hermes Agent: qué es, cómo funciona por dentro y dónde encaja
- La capa de gestión decide si el modelo sirve: Hermes Agent frente a deepagents
- Límites de los modelos locales para coordinar subagentes: memoria, sampling y tool-calling
- Quién redacta la respuesta en un RAG agéntico: el query engine que pagas dos veces
arquitectura
- Arquitectura de Mentat — el framework RAG
- Hermes Agent: qué es, cómo funciona por dentro y dónde encaja
- La capa de gestión decide si el modelo sirve: Hermes Agent frente a deepagents
depuración
- Contexto perdido: role: tool en Gemma 4 con Ollama y LiteLLM
- Cuándo la búsqueda híbrida (BM25) te empeora el retrieval: un caso real multilingüe
- Extraer tablas de documentos con modelos open-weight en local: la teoría y qué funcionó de verdad
- Límites de los modelos locales para coordinar subagentes: memoria, sampling y tool-calling
- Quién redacta la respuesta en un RAG agéntico: el query engine que pagas dos veces
despliegue
- Hermes Agent: qué es, cómo funciona por dentro y dónde encaja
- Seguridad por escenario de despliegue en Mentat
evaluación
- Cuándo la búsqueda híbrida (BM25) te empeora el retrieval: un caso real multilingüe
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
extracción-documental
gemma
- Contexto perdido: role: tool en Gemma 4 con Ollama y LiteLLM
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
- Límites de los modelos locales para coordinar subagentes: memoria, sampling y tool-calling
gpu
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
- Panorama de hardware y modelos para inferencia local
- Panorama de inferencia local — foto de julio de 2026
hardware
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
- Panorama de hardware y modelos para inferencia local
- Panorama de inferencia local — foto de julio de 2026
inferencia
- Panorama de hardware y modelos para inferencia local
- Panorama de inferencia local — foto de julio de 2026
litellm
- Arquitectura de Mentat — el framework RAG
- Contexto perdido: role: tool en Gemma 4 con Ollama y LiteLLM
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
llamaindex
- Cuándo la búsqueda híbrida (BM25) te empeora el retrieval: un caso real multilingüe
- Quién redacta la respuesta en un RAG agéntico: el query engine que pagas dos veces
mentat
modelos-locales
- Contexto perdido: role: tool en Gemma 4 con Ollama y LiteLLM
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
- Extraer tablas de documentos con modelos open-weight en local: la teoría y qué funcionó de verdad
- Hermes Agent: qué es, cómo funciona por dentro y dónde encaja
- La capa de gestión decide si el modelo sirve: Hermes Agent frente a deepagents
- Límites de los modelos locales para coordinar subagentes: memoria, sampling y tool-calling
- Panorama de hardware y modelos para inferencia local
- Panorama de inferencia local — foto de julio de 2026
ocr
ollama
- Contexto perdido: role: tool en Gemma 4 con Ollama y LiteLLM
- Evaluación de hardware para inferencia LLM local — junio 2026
- Extraer tablas de documentos con modelos open-weight en local: la teoría y qué funcionó de verdad
- Límites de los modelos locales para coordinar subagentes: memoria, sampling y tool-calling
qdrant
rag
- Arquitectura de Mentat — el framework RAG
- Cuándo la búsqueda híbrida (BM25) te empeora el retrieval: un caso real multilingüe
- Quién redacta la respuesta en un RAG agéntico: el query engine que pagas dos veces
retrieval
seguridad
- Hermes Agent: qué es, cómo funciona por dentro y dónde encaja
- Seguridad por escenario de despliegue en Mentat
tendencias
- Panorama de hardware y modelos para inferencia local
- Panorama de inferencia local — foto de julio de 2026