AI Engineering
Ingeniería de IA
En una frase
AI Engineering: la disciplina de construir productos y sistemas confiables sobre modelos de IA existentes, especialmente LLMs.
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Explícamelo fácil
No todo el que trabaja con IA entrena modelos. La mayoría de los equipos toman un modelo existente y construyen algo útil encima: un asistente, un buscador, un agente. La ingeniería de IA se ocupa de eso: prompts, RAG, herramientas, evaluaciones, costos y experiencia de usuario.
Nivel técnico
Profundizando
Abarca: selección de modelos, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, herramientas y agentes, salidas estructuradas, evals sistemáticas, Guardrail, observabilidad, gestión de latencia y costos, y seguridad (por ejemplo, frente a Prompt Injection). Se diferencia del ML tradicional en que el foco pasa de entrenar modelos a componer y evaluar sistemas alrededor de ellos.
¿Por qué importa?
Es donde la mayoría de las organizaciones generan valor con la IA hoy.
¿Dónde se utiliza?
- Asistentes empresariales
- Productos con LLMs
- Automatización
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.
- Large Language ModelUn modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra, lo que le permite conversar, escribir, resumir y razonar.
- APIUna interfaz que permite que un programa use los servicios de otro; en IA, la forma habitual de enviar solicitudes a un modelo alojado por un proveedor.
Continúa aprendiendo
- EvaluationEl proceso sistemático de medir qué tan bien funciona un modelo o sistema de IA en las tareas que importan.
- Retrieval-Augmented GenerationUna técnica que conecta un LLM con fuentes de información externas: primero busca documentos relevantes y luego genera la respuesta basándose en ellos.
- AI AgentUn sistema en el que un modelo de IA decide por sí mismo qué pasos dar y qué herramientas usar para cumplir un objetivo.