API

Playwright es un poderoso marco moderno de automatización del navegador que revoluciona el raspado web y las pruebas de extremo a extremo.

Al trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLM) en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto a tipos es fundamental. Dos marcos de trabajo populares, BAML e Instructor, adoptan enfoques diferentes para resolver este problema.

Estructurar un proyecto de Go](https://www.glukhov.org/es/app-architecture/code-architecture/go-project-structure/ “Estructurar un proyecto de Go”) de manera efectiva es fundamental para la mantenibilidad a largo plazo, la colaboración en equipo y la escalabilidad. A diferencia de los frameworks que imponen estructuras de directorios rígidas, Go abraza la flexibilidad; pero con esa libertad viene la responsabilidad de elegir patrones que satisfagan las necesidades específicas de tu proyecto.

Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones Python.

La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.

La documentación de API es crucial para cualquier aplicación moderna, y para Go APIs Swagger (OpenAPI) ha become el estándar de la industria. Para los desarrolladores de Go, swaggo proporciona una solución elegante para generar documentación de API completa directamente desde las anotaciones del código.

Ejecutar LLMs localmente es ahora una opción práctica para desarrolladores, startups e incluso equipos empresariales.
Pero elegir la herramienta correcta — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI u otras — depende de tus objetivos:

A medida que las cargas de trabajo de IA y ML se vuelven cada vez más complejas, la necesidad de sistemas de orquestación robustos se ha incrementado.

La simplicidad, el rendimiento y la concurrencia de Go lo convierten en una elección ideal para construir la capa de orquestación de flujos de trabajo de ML, incluso cuando los propios modelos están escritos en Python.

Embeddings cruzales representan un avance significativo en inteligencia artificial, permitiendo entender y razonar entre diferentes tipos de datos dentro de un espacio de representación unificado.

La democratización de la IA está aquí. Con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto como Llama, Mistral y Qwen rivalizando ahora con los modelos propietarios, los equipos pueden construir una infraestructura de IA utilizando hardware de consumo, reduciendo drásticamente los costos mientras mantienen el control total sobre la privacidad de los datos y el despliegue.

Generación Aumentada con Recuperación (RAG) ha evolucionado mucho más allá de la simple búsqueda de similitud vectorial. LongRAG, Self-RAG y GraphRAG representan la vanguardia de estas capacidades.

FastAPI ha surgido como una de las marcos más emocionantes de Python para construir APIs, combinando características modernas de Python con un rendimiento excepcional y una experiencia del desarrollador.

La creación de APIs REST de alto rendimiento con Go se ha convertido en un enfoque estándar para impulsar sistemas en Google, Uber, Dropbox y en innumerables startups.

Arquitectura Limpia ha revolucionado la forma en que los desarrolladores construyen aplicaciones escalables y mantenibles, enfatizando la separación de preocupaciones y la gestión de dependencias.

El patrón Saga proporciona una solución elegante al dividir las transacciones distribuidas en una serie de transacciones locales con acciones compensatorias.

Docker Model Runner es la herramienta oficial de Docker para ejecutar modelos de IA localmente, pero habilitar la aceleración de GPU de NVidia en Docker Model Runner requiere una configuración específica.