Guía Ingeniería IA 2025: LLMs, RAG, Agentes y Optimización

Guía Definitiva de Ingeniería de IA 2025: De LLMs a Agentes Autónomos

La ingeniería de Inteligencia Artificial ha dejado de ser una disciplina experimental para convertirse en el pilar de la tecnología moderna. En 2025, ya no basta con llamar a una API; el verdadero valor reside en orquestar sistemas complejos que integran LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes), RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y Agentes autónomos. Esta guía técnica condensa las estrategias más avanzadas para construir, optimizar y desplegar sistemas de IA robustos y escalables¹.

1. ¿Qué son los LLMs? Arquitectura y Fundamentos

Un LLM (Large Language Model) no es una base de datos de conocimiento, sino un motor de predicción probabilística. Su núcleo es la arquitectura Transformer, diseñada para procesar texto en unidades llamadas tokens (palabras o fragmentos de ellas) y predecir cuál es el siguiente en una secuencia²²²²²²²²².

A diferencia de los sistemas antiguos, los LLMs modernos capturan patrones profundos del lenguaje, permitiéndoles razonar, resumir y generar código sin haber sido programados explícitamente para cada tarea³. La «grandeza» de estos modelos (el Large) proviene de tres factores: cantidad de parámetros, volumen de datos de entrenamiento y potencia de cómputo utilizada⁴.

2. El Ciclo de Vida del Entrenamiento: De la nada al razonamiento

Entrenar un LLM desde cero es un proceso de cuatro etapas críticas⁵⁵⁵⁵:

Pre-training (Pre-entrenamiento): El modelo aprende gramática y hechos del mundo prediciendo el siguiente token en terabytes de texto. Aquí el modelo es «bocón» y difícil de controlar.
Instruction Fine-tuning (Ajuste de Instrucciones): Se entrena al modelo con pares de preguntas y respuestas para que aprenda a seguir órdenes y conversar⁶.
Preference Fine-tuning (RLHF): Se utiliza Reinforcement Learning from Human Feedback. Los humanos eligen la mejor respuesta entre varias opciones, entrenando un «modelo de recompensa» que alinea al LLM con las preferencias humanas⁷⁷⁷⁷.
Reasoning Fine-tuning (Ajuste de Razonamiento): Para tareas lógicas o matemáticas, se usa el Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (como GRPO), donde la recompensa se basa en si la respuesta final es correcta o no, mejorando la capacidad de resolución de problemas⁸.

3. Parámetros de Generación y Temperatura

Controlar la creatividad del modelo es vital. Los LLMs generan texto basándose en probabilidad condicional⁹. Para evitar respuestas repetitivas o alucinaciones, ajustamos estos parámetros clave:

Temperatura: Controla la aleatoriedad. Una temperatura baja (~0) hace al modelo determinista y preciso. Una alta (0.7-1.0) lo hace más creativo y diverso¹⁰¹⁰¹⁰.
Top-k: Limita la selección a los k tokens más probables, eliminando opciones absurdas de la cola larga de distribución¹¹.
Top-p (Nucleus Sampling): Selecciona el conjunto mínimo de tokens cuya probabilidad acumulada llega a p (ej. 90%). Es más dinámico que Top-k¹²¹².
Max Tokens: Un límite duro para la longitud de la respuesta, esencial para controlar costos y latencia¹³.

4. Estrategias de Decodificación de Texto

No basta con predecir probabilidades; hay que decidir cómo elegir el token final. Las estrategias principales son¹⁴¹⁴¹⁴¹⁴:

Greedy Decoding: Elige siempre el token más probable. Es rápido pero tiende a ser repetitivo.
Beam Search: Explora múltiples «caminos» futuros simultáneamente y elige la secuencia con mayor probabilidad global. Ideal para traducción¹⁵.
Contrastive Search: Penaliza las repeticiones para equilibrar la coherencia con la diversidad.

5. Ejecución Local de LLMs (Privacidad y Costos)

Correr modelos en tu propia infraestructura ofrece privacidad total y latencia cero de red. Las herramientas líderes en 2025 son¹⁶¹⁶¹⁶¹⁶:

Ollama: La forma más sencilla de ejecutar modelos como Llama 3 o Mistral con un solo comando en terminal.
vLLM: Un motor de inferencia de alto rendimiento diseñado para producción, con gestión eficiente de memoria (PagedAttention).
LMStudio: Una interfaz gráfica amigable para probar modelos localmente sin escribir código.

6. Prompt Engineering Avanzado: CoT, ToT y JSON Mode

La calidad de la respuesta depende de la calidad de la instrucción. Aquí entran las técnicas avanzadas solicitadas:

Chain of Thought (CoT)

En lugar de pedir solo la respuesta final, se instruye al modelo para que «piense paso a paso». Esto obliga al LLM a generar una traza de razonamiento intermedia, lo que reduce drásticamente los errores en tareas de lógica y matemáticas¹⁷.

Tree of Thoughts (ToT)

Lleva el CoT al siguiente nivel. El modelo explora múltiples ramas de razonamiento posibles en cada paso, creando un árbol de decisiones. Luego, evalúa qué rama es la más prometedora antes de continuar. Es ideal para planificación estratégica o resolución de problemas complejos donde se requiere «mirar hacia adelante»¹⁸.

JSON Mode y Salidas Estructuradas

Para integrar LLMs en aplicaciones de software, el texto libre es inútil. El JSON Mode fuerza al modelo a generar una salida en formato JSON válido, garantizando que los datos (como nombres, fechas o categorías) puedan ser procesados directamente por código sin errores de parseo¹⁹¹⁹¹⁹¹⁹.

7. Fine-Tuning Eficiente: LoRA y QLoRA

Reentrenar un modelo completo es costoso e impráctico. La solución es LoRA (Low-Rank Adaptation). En lugar de modificar todos los pesos del modelo, LoRA inyecta pequeñas matrices entrenables en las capas del modelo congelado. Esto reduce los parámetros entrenables hasta en un 99% sin sacrificar rendimiento²⁰.

Para ahorrar aún más memoria, QLoRA combina LoRA con cuantización de 4 bits, permitiendo ajustar modelos masivos en una sola GPU de consumo²¹.

8. SFT vs. RFT: ¿Cuál elegir?

Existen dos grandes enfoques para ajustar modelos²²:

SFT (Supervised Fine-Tuning): Usas un dataset estático de preguntas y respuestas correctas. Es ideal cuando tienes datos de alta calidad y quieres enseñar un formato o estilo específico.
RFT (Reinforcement Fine-Tuning): El modelo aprende explorando y recibiendo recompensas (positivas o negativas). Es superior para tareas de razonamiento donde importa el resultado final (como código o matemáticas) y no solo imitar un estilo.

9. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Los LLMs tienen una fecha de corte de conocimiento. RAG soluciona esto conectando el modelo a tus datos privados en tiempo real23.

El flujo es:

Chunking: Divides tus documentos en fragmentos²⁴.
Embedding: Conviertes texto a vectores numéricos que capturan su significado semántico²⁵.
Recuperación: Buscas los fragmentos más relevantes para la consulta del usuario en una Base de Datos Vectorial.
Generación: Envías al LLM la consulta + los fragmentos recuperados para que genere la respuesta²⁶.

10. Arquitecturas RAG Avanzadas: Más allá de lo básico

El RAG «naive» suele fallar con preguntas complejas. Las arquitecturas modernas incluyen²⁷:

HyDE (Hypothetical Document Embeddings): El LLM genera una respuesta hipotética (aunque sea inventada) y esa respuesta se usa para buscar documentos reales similares, mejorando la precisión semántica²⁸.
GraphRAG: Utiliza grafos de conocimiento para entender relaciones entre entidades, no solo similitud de texto.
Agentic RAG: Un agente autónomo decide qué buscar, evalúa si la información recuperada es suficiente y, si no lo es, reformula la búsqueda automáticamente²⁹.

11. Agentes de IA: Autonomía y Memoria

Un Agente es un sistema que puede razonar, planificar y usar herramientas para cumplir un objetivo³⁰³⁰³⁰³⁰.

Patrón ReAct (Reason + Act)

Es el «cerebro» de muchos agentes. El modelo entra en un bucle:

Pensamiento: Analiza la situación.
Acción: Decide usar una herramienta (ej. buscar en Google).
Observación: Lee el resultado de la herramienta.
Repite hasta resolver la tarea³¹.

Memoria

Para ser útiles, los agentes necesitan memoria. No solo memoria a corto plazo (la conversación actual), sino memoria a largo plazo (preferencias del usuario, hechos pasados) y memoria procedural (aprender cómo hacer tareas)³².

12. Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)

La integración de herramientas era un caos hasta la llegada del MCP (Model Context Protocol). Es un estándar abierto (como un puerto USB-C para IA) que permite conectar cualquier LLM a cualquier fuente de datos o herramienta sin escribir integraciones personalizadas para cada una. MCP estandariza cómo los agentes descubren y usan recursos, prompts y herramientas³³.

13. Optimización y Despliegue en Producción

Llevar un modelo a producción requiere velocidad y eficiencia.

KV Caching: Guarda cálculos previos para no repetir el trabajo en cada token generado, acelerando la inferencia³⁴.
vLLM: El motor de facto para producción. Usa PagedAttention para manejar la memoria de forma eficiente, permitiendo procesar miles de peticiones simultáneas (Continuous Batching)³⁵.
Observabilidad (Opik): No puedes mejorar lo que no mides. Herramientas como Opik permiten rastrear («trace») cada paso del LLM, ver los costos, latencias y depurar errores en cadenas complejas de RAG o agentes³⁶.

Conclusión

La ingeniería de IA en 2025 se trata de sistemas, no solo de modelos. El éxito radica en saber combinar la capacidad de razonamiento de los LLMs (usando CoT/ToT), con el conocimiento externo preciso (RAG Avanzado) y la capacidad de acción (Agentes y MCP), todo ello desplegado sobre una infraestructura optimizada y observable.

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