Los modelos de lenguaje a gran escala forman la base de la inteligencia artificial actual. En el núcleo, un LLM como GPT-4 procesa tokens, que son unidades de texto subpalabra, a través de una red neuronal profunda. Cada token se transforma en un embedding de alta dimensión, un vector numérico que captura significado semántico. Por ejemplo, la frase Hola mundo puede dividirse en tokens y cada uno mapearse a un vector de cientos o miles de dimensiones, lo que permite al modelo entender relaciones entre palabras y contextos.

La ventana de contexto es otro concepto clave: indica cuántos tokens puede recordar y atender el modelo en una sola conversación. Modelos como GPT-4 disponen de ventanas de contexto amplias, por ejemplo hasta 8K o incluso 32K tokens en versiones extendidas, lo que facilita incorporar conversaciones largas o documentos extensos en la generación de respuestas. Si se supera esa capacidad, los tokens más antiguos se eliminan o se resumen, con el riesgo de perder información relevante; por eso las ventanas de contexto grandes reducen esa limitación.

Los embeddings permiten además comparar similitud semántica: dos frases con significado parecido tendrán vectores cercanos según medidas como la similitud coseno. Esta propiedad es la base para sistemas de recuperación de información y motores de búsqueda semántica que alimentan respuestas más precisas.

A medida que los LLMs maduraron, surgió la necesidad de que no solo respondieran sino que actuaran. Los agentes, implementados con frameworks como LangChain, convierten a los LLMs en actores dinámicos que razonan, toman decisiones y utilizan herramientas externas. En lugar de un único prompt-respuesta, un agente opera en bucles: analiza la entrada, consulta APIs, realiza búsquedas o cálculos y decide los siguientes pasos. Esto permite resolver tareas multi paso y acceder a información actualizada fuera del modelo.

El uso de herramientas por parte de agentes logra que un LLM supere limitaciones como datos desactualizados o razonamiento complejo. Por ejemplo, un agente puede combinar una búsqueda web para obtener hechos recientes y una calculadora para operaciones numéricas, orquestando ambas salidas para producir una respuesta coherente.

El prompt engineering sigue siendo esencial para guiar a los modelos. Diseñar mensajes explícitos, asignar roles al modelo mediante mensajes de sistema, incluir ejemplos en few shot y pedir razonamiento paso a paso ayudan a obtener respuestas más útiles y menos proclives a la invención de información. Pedidos estructurados, como solicitar pasos numerados o respuestas en un formato concreto, mejoran la consistencia y aplicabilidad de las salidas.

Los LLMs tienen límites de contexto y no disponen de memoria persistente por sí solos, por lo que las bases de datos vectoriales son críticas. En una base vectorial cada fragmento de texto se convierte en un embedding y se almacena para búsquedas semánticas. Al consultar, se embeddea la consulta y se recuperan los fragmentos más similares para añadirlos como contexto al LLM. Técnicas como solapamiento de fragmentos al dividir documentos evitan cortar frases relevantes y mejoran la recuperación. Herramientas como Pinecone, Chroma o FAISS son habituales en estos flujos.

La generación aumentada por recuperación, conocida por sus siglas RAG, combina búsqueda semántica con generación de lenguaje. El proceso consta de embedir la consulta, recuperar documentos relevantes desde la base vectorial y construir un prompt que incluya esos documentos para que el LLM genere una respuesta fundamentada. RAG reduce las alucinaciones y permite cubrir conocimientos posteriores al corte de entrenamiento del modelo, aunque exige una base de conocimiento externa y una construcción de prompt cuidadosa.

Para orquestar sistemas AI cada vez más complejos, surgen arquitecturas de flujo basadas en grafos como LangGraph. En lugar de cadenas lineales, se definen nodos que ejecutan tareas o agentes y aristas que describen el flujo de datos. Esto habilita control de flujo, ramificaciones, gestión de estado y puntos de intervención humana, haciendo los pipelines más mantenibles y escalables en proyectos empresariales complejos.

Cuando los agentes usan múltiples herramientas, estandarizar la integración es fundamental. El Model Context Protocol aparece como un estándar emergente que define un esquema JSON para que herramientas y servicios se comuniquen con los LLMs de forma uniforme. Con MCP, herramientas especializadas corren en procesos o servidores independientes y los modelos las invocan mediante llamadas que siguen un mismo protocolo, simplificando interoperabilidad y mantenimiento al integrar capacidades como cálculo, acceso a datos o servicios externos.

En conjunto, estas piezas conforman una pila de desarrollo AI robusta: agentes y orquestadores para flujos complejos, prompt engineering para precisión, bases vectoriales y RAG para memoria y factualidad, grafos de ejecución para escala y MCP para integrar herramientas de forma segura y estandarizada. Esta combinación permite construir aplicaciones de inteligencia artificial que escalan, se adaptan en tiempo real y son altamente funcionales para casos de uso empresariales.

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