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Biblioteca para restringir la salida de un LLM a una estructura específica —esquema JSON, regex, gramática—, garantizando resultados válidos y analizables.

• IA y Machine Learning

Paradigma de programación y biblioteca para controlar la generación de LLM entrelazando prompting, flujo de control y salida restringida en un solo programa.

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Biblioteca para obtener salidas de datos estructurados y fiables de LLMs usando APIs de function calling y modelos Pydantic para la validación.

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Framework de código abierto para construir aplicaciones de búsqueda y RAG (generación aumentada por recuperación) listas para producción con LLMs.

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Framework para desarrollar aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes, agentes y generación aumentada por recuperación (RAG).

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Framework de datos para conectar grandes modelos de lenguaje con tus propios datos —documentos, bases de datos, APIs— para aplicaciones de generación aumentada por recuperación.

• IA y Machine Learning

Framework de servicio rápido para grandes modelos de lenguaje y modelos de visión-lenguaje, con un lenguaje de generación estructurada para programas LLM complejos.

• IA y Machine Learning

Herramienta de línea de comandos que cifra valores individuales dentro de archivos YAML, JSON y otros de configuración, para que los secretos puedan comprometerse a git de forma segura.

• DevOps