Bases de datos vectoriales
Este artículo asume que hay un conocimiento base de embeddings de objetos, ya sean de texto o imágenes. En caso de que no se tengan nociones sobre el tema, el post sobre Text Embeddings: la base del NLP moderno explica…
Implementaciones y extensiones de RAG
En un artículo anterior detallamos qué es el RAG (Retrieval Augmented Generation) y cómo aprovechar los modelos de embedding para ampliar el conocimiento de un LLM con nuestra propia base documental. En este post, hablaremos de la implementación de un…
Comparativa Looker Studio y Looker Studio Pro
Como herramienta de BI, Looker Studio es un visualizador al mismo tiempo que una plataforma de gestión de datos que permite extraer información manteniendo su gobernanza, seguridad, accesibilidad y agilidad en el uso. La principal ventaja de su empleo reside…
Librerías de Python para visualización interactiva de mapas
Cuando surge la necesidad de explorar datos o generar visualizaciones relacionadas con entidades geográficas (el polígono de un país o puntos de coordenadas geográficas), resulta bastante razonable pensar en mapas. En ocasiones, puede resultar igualmente válido usar visualizaciones más sencillas…
Heteroscedasticidad: Impacto en la regresión lineal
El modelo de regresión lineal es una de las herramientas más útiles en el maletín de utensilios de todo científico de datos. Aunque este post está orientado a personas que conozcan de primera mano este modelo estadístico, nunca está de…
Apache Parquet: Introducción y conceptos clave
Cuando se trata de lidiar con cantidades importantes de datos, la forma en que los guardas puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. En este post, vamos a echar un vistazo a un formato de archivo que…
Testing en Apache Airflow
Hoy vamos a hablar de dos formas de realizar testing en Apache Airflow. Históricamente, realizar tests en Airflow ha sido algo que nos ha traído de cabeza a todos los usuarios del famoso framework. El acoplamiento del código con la…
Custom Data Source en Spark 3
En 2020 Apache Spark publicó su versión 3.0.0 con la que se introdujeron cambios en la API para la definición de fuentes de datos personalizadas, conocida dentro del entorno de Spark como Custom Data Source. Estas eran usadas anteriormente a…
Tipos de Scheduler en Apache Airflow: Timetables y Datasets
Apache Airflow es una herramienta de código abierto diseñada para la orquestación de flujos de trabajo especialmente útil en el campo de la ingeniería de datos. Los DAGs se definen en ficheros de Python y establecen la relación y dependencias…
Retrieval Augmented Generation: ¿Qué es el RAG?
RAG son siglas para «retrieval augmented generation», o en castellano “generación aumentada por recuperación”. Con RAG se pretende que un «gran modelo de lenguaje» (LLM en adelante, siglas en inglés de «Large Language Model») pueda utilizar información adicional suministrada por…