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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.

• IA y Machine Learning

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

• IA y Machine Learning

Framework de pruebas de código abierto para evaluar salidas de LLM, tratando las comprobaciones de calidad de aplicaciones LLM como tests unitarios convencionales.

• IA y Machine Learning

Recolector de logs graduado por la CNCF que unifica la recolección de datos de muchas fuentes en una única capa de logging estructurada.

• Monitorización

Herramienta de código abierto para probar y evaluar prompts de LLM, comparando salidas entre modelos y detectando regresiones de calidad antes del despliegue.

• 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