Explora todo el contenido etiquetado con LLM
El Servidor Nile MCP conecta asistentes de IA con la plataforma de base de datos Nile, permitiendo la automatización fluida de operaciones de bases de datos, gestión de credenciales, ejecución de SQL y manejo de regiones mediante flujos de trabajo impulsados por LLM en FlowHunt.
El Servidor Eunomia MCP es una extensión del marco Eunomia que orquesta políticas de gobernanza de datos—como la detección de PII y el control de acceso—a través de flujos de texto en aplicaciones basadas en LLM, asegurando un cumplimiento y seguridad robustos en entornos impulsados por IA.
El Servidor MCP de MongoDB permite una integración fluida entre asistentes de IA y bases de datos MongoDB, permitiendo la gestión directa de bases de datos, automatización de consultas y recuperación de datos a través del Model Context Protocol (MCP) estandarizado.
DocsMCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) que otorga a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) acceso en tiempo real tanto a fuentes de documentación locales como remotas, mejorando los flujos de trabajo de los desarrolladores y la asistencia impulsada por IA al permitir búsquedas instantáneas y contextuales de documentación.
El servidor MCP nx-mcp conecta las herramientas de construcción de monorepos Nx con asistentes de IA y flujos de trabajo LLM a través del Model Context Protocol. Automatiza la gestión del workspace, ejecuta comandos Nx y permite un análisis inteligente de proyectos en tu base de código basada en Nx.
El servidor MCP mcp-local-rag permite una búsqueda web de Recuperación Aumentada de Generación (RAG) local y respetuosa con la privacidad para LLMs. Permite que los asistentes de IA accedan, integren y extraigan información actualizada de la web sin APIs externas, mejorando los flujos de trabajo de investigación, creación de contenido y respuesta a preguntas.
El Servidor Astra DB MCP conecta los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y Astra DB, permitiendo consultas y gestión de datos seguras y automatizadas. Permite que los flujos de trabajo impulsados por IA interactúen directamente con Astra DB, desbloqueando productividad y automatización de bases de datos sin fricciones.
El Servidor LlamaCloud MCP conecta asistentes de IA a múltiples índices gestionados en LlamaCloud, permitiendo la recuperación de documentos a escala empresarial, búsqueda e incremento de conocimiento a través de una interfaz limpia basada en herramientas del Protocolo de Contexto de Modelo.
El Servidor MCP de Linear conecta la plataforma de gestión de proyectos de Linear con asistentes de IA y LLMs, permitiendo a los equipos automatizar la gestión de incidencias, búsquedas, actualizaciones y colaboración directamente a través de interfaces conversacionales.
El Servidor Serper MCP conecta asistentes de IA con la Búsqueda de Google a través de la API de Serper, permitiendo capacidades de búsqueda web, imágenes, videos, noticias, mapas, reseñas, compras y académicas en tiempo real directamente dentro de los flujos de trabajo de FlowHunt.
El Servidor MCP de Home Assistant (hass-mcp) conecta asistentes de IA con tu hogar inteligente basado en Home Assistant, permitiendo que los LLM consulten, controlen y resuman dispositivos y automatizaciones mediante el Protocolo de Contexto de Modelo.
El servidor Firecrawl MCP potencia FlowHunt y los asistentes de IA con capacidades avanzadas de scraping web, investigación profunda y descubrimiento de contenido. La integración sin fisuras permite la extracción de datos en tiempo real y flujos de trabajo automatizados de investigación directamente en tu entorno de desarrollo.
El Servidor QGIS MCP conecta QGIS Desktop con LLMs para automatización impulsada por IA—permitiendo el control de proyectos, capas y algoritmos, así como la ejecución de código Python directamente desde interfaces conversacionales.
El Servidor YDB MCP conecta asistentes de IA y LLMs con bases de datos YDB, permitiendo el acceso, consulta y gestión de instancias YDB mediante lenguaje natural. Potencia flujos de trabajo impulsados por IA y simplifica operaciones de bases de datos sin SQL manual.
El Servidor Browserbase MCP permite la automatización segura de navegadores en la nube para IA y LLMs, permitiendo potentes interacciones web, extracción de datos, pruebas de interfaz y navegación autónoma, con integración perfecta en los flujos de trabajo de FlowHunt.
Chat MCP es una aplicación de chat de escritorio multiplataforma que utiliza el Model Context Protocol (MCP) para conectarse con varios Large Language Models (LLMs). Sirve como una interfaz unificada y minimalista para que desarrolladores e investigadores prueben, interactúen y configuren múltiples backends de LLM, lo que lo hace ideal para prototipado y aprendizaje de MCP.
El servidor MCP any-chat-completions-mcp conecta FlowHunt y otras herramientas con cualquier API de Chat Completion compatible con el SDK de OpenAI. Permite una integración fluida de múltiples proveedores de LLM —incluyendo OpenAI, Perplexity, Groq, xAI y PyroPrompts— al reenviar consultas basadas en chat a través de una interfaz unificada y sencilla.
El Servidor MCP de Couchbase conecta agentes de IA y LLMs directamente con clústeres de Couchbase, permitiendo operaciones de bases de datos en lenguaje natural, gestión automatizada y consultas interactivas dentro de los flujos de trabajo de los desarrolladores.
El Servidor MCP de Esquema OpenAPI expone especificaciones OpenAPI a Modelos de Lenguaje Grandes, permitiendo la exploración de API, búsqueda de esquemas, generación de código y revisión de seguridad al proporcionar acceso estructurado a endpoints, parámetros y componentes.
El Servidor MCP de Microsoft Fabric permite una interacción fluida impulsada por IA con el ecosistema de ingeniería y análisis de datos de Microsoft Fabric. Soporta la gestión de espacios de trabajo, desarrollo de notebooks PySpark, obtención de esquemas de tablas delta, ejecución de SQL y generación y optimización avanzada de código asistida por LLM.
El Servidor Patronus MCP simplifica la evaluación y experimentación con LLM para desarrolladores e investigadores, ofreciendo automatización, procesamiento por lotes y una configuración robusta para el benchmarking de sistemas de IA dentro de FlowHunt.
Integra el Servidor Vectorize MCP con FlowHunt para habilitar recuperación avanzada de vectores, búsqueda semántica y extracción de texto para flujos de trabajo potentes impulsados por IA. Conecta fácilmente agentes de IA a bases de datos de vectores externas para interacciones en tiempo real ricas en contexto y gestión de datos a gran escala.
El Servidor Mesh Agent MCP conecta asistentes de IA con fuentes de datos externas, APIs y servicios, sirviendo de puente entre modelos de lenguaje grande (LLMs) e información del mundo real para una integración fluida en los flujos de trabajo. Permite tareas como consultas a bases de datos, gestión de archivos e interacciones con APIs dentro del ecosistema del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
El componente Agente de IA en FlowHunt potencia tus flujos de trabajo con capacidades de toma de decisiones autónoma y uso de herramientas. Aprovecha grandes modelos de lenguaje y se conecta a diversas herramientas para resolver tareas, seguir objetivos y proporcionar respuestas inteligentes. Ideal para crear automatizaciones avanzadas y soluciones de IA interactivas.
Explora el componente Generador en FlowHunt: potente generación de texto impulsada por IA usando el modelo LLM que elijas. Crea respuestas dinámicas de chatbot combinando prompts, instrucciones opcionales del sistema e incluso imágenes como entrada, convirtiéndolo en una herramienta clave para construir flujos conversacionales inteligentes.
El componente Generador de Salida Estructurada te permite crear datos precisos y estructurados a partir de cualquier entrada utilizando tu modelo LLM elegido. Define los campos de datos exactos y el formato de salida que desees, asegurando respuestas consistentes y confiables para flujos de trabajo avanzados de IA.
Desbloquea el poder de los modelos de lenguaje personalizados con el componente LLM OpenAI personalizado en FlowHunt. Integra fácilmente tus propios modelos compatibles con OpenAI—including JinaChat, LocalAI y Prem—especificando claves API y endpoints. Ajusta configuraciones clave como temperatura y máximo de tokens, y habilita el almacenamiento en caché de resultados para flujos de trabajo de IA eficientes y escalables.
Explora los procesos de pensamiento de los Agentes de IA en esta evaluación integral de GPT-4o. Descubre cómo se desempeña en tareas como generación de contenido, resolución de problemas y escritura creativa, utilizando métricas avanzadas y análisis en profundidad. Descubre el futuro del razonamiento adaptativo y las capacidades multimodales de la IA.
Agentic RAG (Generación Aumentada por Recuperación con Agentes) es un marco de IA avanzado que integra agentes inteligentes en sistemas RAG tradicionales, permitiendo el análisis autónomo de consultas, la toma de decisiones estratégicas y la recuperación adaptativa de información para mejorar la precisión y eficiencia.
El ajuste por instrucciones es una técnica en IA que afina grandes modelos de lenguaje (LLMs) usando pares de instrucciones y respuestas, mejorando su capacidad para seguir indicaciones humanas y realizar tareas específicas.
Aprende más sobre Claude de Anthropic. Entiende para qué se utiliza, los diferentes modelos que ofrece y sus características únicas.
Descubre los costos asociados con el entrenamiento y la implementación de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como GPT-3 y GPT-4, incluyendo gastos computacionales, energéticos y de hardware, y explora estrategias para gestionar y reducir estos costos.
Aprende a crear un generador de juegos JavaScript con IA en FlowHunt utilizando el Tool Calling Agent, el nodo Prompt y el LLM de Anthropic. Guía paso a paso basada en un diagrama de flujo.
Explora las capacidades avanzadas de Llama 3.3 70B Versatile 128k como Agente de IA. Esta revisión en profundidad examina sus habilidades de razonamiento, resolución de problemas y creatividad a través de diversas tareas del mundo real.
Aprende a construir agentes de IA robustos y listos para producción con nuestra metodología integral de 12 factores. Descubre las mejores prácticas para procesamiento de lenguaje natural, gestión de contexto e integración de herramientas, y crea sistemas de IA escalables que aportan valor real al negocio.
La expansión de consultas es el proceso de mejorar la consulta original de un usuario añadiendo términos o contexto, lo que optimiza la recuperación de documentos para obtener respuestas más precisas y relevantes, especialmente en sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación).
FlowHunt 2.4.1 introduce importantes nuevos modelos de IA como Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 y Stable Diffusion, ampliando tus opciones para la experimentación, creatividad y automatización en proyectos de IA.
La Generación Aumentada por Caché (CAG) es un enfoque novedoso para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) precargando conocimientos como cachés de clave-valor precomputadas, lo que permite un rendimiento de IA de baja latencia, preciso y eficiente para tareas de conocimiento estático.
La Generación de Texto con Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) se refiere al uso avanzado de modelos de aprendizaje automático para producir texto similar al humano a partir de indicaciones. Descubre cómo los LLMs, impulsados por arquitecturas transformer, están revolucionando la creación de contenido, chatbots, traducción y mucho más.
Aprende más sobre el modelo Grok de xAI, un avanzado chatbot de IA liderado por Elon Musk. Descubre su acceso a datos en tiempo real, características clave, benchmarks, casos de uso y cómo se compara con otros modelos de IA.
La IA está revolucionando el entretenimiento, mejorando los videojuegos, el cine y la música mediante interacciones dinámicas, personalización y evolución de contenido en tiempo real. Potencia juegos adaptativos, NPCs inteligentes y experiencias personalizadas, transformando la narrativa y el compromiso.
Descubre cómo los investigadores del MIT están impulsando los grandes modelos de lenguaje (LLM) con nuevos hallazgos sobre las creencias humanas, novedosas herramientas de detección de anomalías y estrategias para alinear los modelos de IA con las expectativas de los usuarios en diversos sectores.
LangChain es un framework de código abierto para desarrollar aplicaciones impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM), que facilita la integración de potentes LLM como GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI con fuentes de datos externas para aplicaciones avanzadas de PLN.
LangGraph es una biblioteca avanzada para construir aplicaciones con estado y múltiples actores utilizando Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs). Desarrollada por LangChain Inc, amplía LangChain con capacidades computacionales cíclicas, permitiendo comportamientos complejos similares a agentes y flujos de trabajo con humanos en el ciclo.
FlowHunt admite docenas de modelos de IA, incluidos los modelos Claude de Anthropic. Aprende a usar Claude en tus herramientas de IA y chatbots con configuraciones personalizables para respuestas adaptadas.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de IA, incluidos los revolucionarios modelos DeepSeek. Aquí te mostramos cómo usar DeepSeek en tus herramientas y chatbots de IA.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de IA, incluyendo Google Gemini. Aprende a usar Gemini en tus herramientas y chatbots de IA, alterna entre modelos y controla configuraciones avanzadas como tokens y temperatura.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos Llama de Meta. Aprende cómo integrar Llama en tus herramientas y chatbots de IA, personalizar ajustes como máximo de tokens y temperatura, y optimizar flujos de trabajo potenciados por IA.
FlowHunt admite docenas de modelos de texto de IA, incluidos los modelos de Mistral. Aquí te explicamos cómo usar Mistral en tus herramientas de IA y chatbots.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de OpenAI. Aquí te mostramos cómo usar ChatGPT en tus herramientas de IA y chatbots.
FlowHunt admite docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de xAI. Aquí te mostramos cómo usar los modelos de xAI en tus herramientas y chatbots de IA.
Descubre cómo FlowHunt utilizó el one-shot prompting para enseñar a los LLMs a encontrar e incrustar videos relevantes de YouTube en WordPress. Esta técnica garantiza embeds perfectos en iframes, ahorrando tiempo y mejorando la calidad del contenido del blog.
Perplexity AI es un motor de búsqueda avanzado potenciado por IA y una herramienta conversacional que aprovecha el PLN y el aprendizaje automático para ofrecer respuestas precisas y contextuales con citas. Ideal para investigación, aprendizaje y uso profesional, integra múltiples modelos de lenguaje grandes y fuentes para una recuperación de información precisa y en tiempo real.
En el ámbito de los LLM, un prompt es el texto de entrada que guía la salida del modelo. Aprende cómo los prompts efectivos, incluyendo técnicas zero-shot, one-shot, few-shot y chain-of-thought, mejoran la calidad de las respuestas en los modelos de lenguaje de IA.
Reduce las alucinaciones de la IA y garantiza respuestas precisas de tu chatbot utilizando la función de Programación de FlowHunt. Descubre los beneficios, casos de uso prácticos y una guía paso a paso para configurar esta poderosa herramienta.
La Respuesta a Preguntas con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combina la recuperación de información y la generación de lenguaje natural para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al complementar las respuestas con datos relevantes y actualizados de fuentes externas. Este enfoque híbrido mejora la precisión, relevancia y adaptabilidad en campos dinámicos.
Un token en el contexto de los modelos de lenguaje grandes (LLM) es una secuencia de caracteres que el modelo convierte en representaciones numéricas para un procesamiento eficiente. Los tokens son las unidades básicas de texto utilizadas por LLMs como GPT-3 y ChatGPT para comprender y generar lenguaje.
