Recientemente en Software Engineering
Behaviour-Driven Development en la práctica
En la versión en inglés puedes encontrar mi artículo sobre cómo funciona Behavior-Driven Development en la práctica.
Diseñar la granularidad de los eventos
En la versión en inglés puedes encontrar mi artículo sobre cómo definir la granularidad de los eventos en una arquitectura asíncrona.
Java Streams are not for Seniors
En la versión en inglés puedes encontrar mi artículo sobre el API Streams de Java. En él explico por qué no creo que usarlos o no no es cuestión de ser más o menos senior, sino de entender la diferencia entre la programación imperativa y declarativa.
Servicios Multitenant con Micronaut
En la versión en inglés puedes encontrar mi artículo sobre servicios Multitenant con Micronaut, que incluye una propuesta completa para un sitio tipo market-place.
Recientemente en Artificial Intelligence
A.M.I.C.A.
En la versión en inglés puedes consultar mi artículo sobre el proyecto A.M.I.C.A., una plataforma multi-agente con soporte para diferentes tecnologías.
Cómo funciona la búsqueda semántica
En la versión en inglés podrás encontrar mi artículo sobre la búsqueda semántica.
Deep Learning con TypeScript
El campo de la Inteligencia Artificial comenzó a desarrollarse después de la Segunda Guerra Mundial (el nombre se acuñó en 1956). Pero no fue hasta finales del S. XX cuando empezaron a verse las aplicaciones de uso masivo, con los primeros detectores de SPAM o los motores de recomendación.
En los años 20 del S. XXI la aparición de las Inteligencias Artificiales Generativas parece a punto de revolucionar la manera en que las personas se relacionan con la tecnología.
Un asistente con IA local
En la versión en Inglés tienes mi artículo sobre cómo escribir un asistente con IA que utiliza “Retrieval-Augmented Genration” (RAG) para reducir las alucinaciones de un LLM y producir respuestas de mucha mejor calidad.
Recientemente en Sideprojects
Implementar el algoritmo TextRank en TypeScript
El algoritmo TextRank fue introducido por Rada Mihalcea y Paul Tarau en el artículo “TextRank: Bringing Order into Texts” en 2004. Aplica el mismo principio que usa el PageRank de Google para descubrir páginas web relevantes.
La idea es dividir un texto en frases, y calcular la relevancia de cada frase en función de su similitud con las demás.
TextRank trata las palabras comunes entre dos frases como un enlace entre ellas, en una analogía con los hiperenlaces entre páginas web. Después calcula el peso de cada enlace en función del número de palabras comunes entre las dos. Esta similitud se puede calcular de diferentes formas, en ts-textrank se usa la similitud de Sorensen-Dice.
Un bot que crea hilos a partir de artículos
@ThreaderBot escucha menciones. Cuando otro usuario menciona la cuenta en un tweet que además incluye un enlace, el bot hace lo siguiente:
- Descarga el contenido del enlace
- Extrae el texto limpiando el marcado, anuncios y demás
- Resume el texto en hasta cinco frases utilizando el algoritmo TextRank
- Responde a la mención con un hilo incluyendo las cinco frases
El bot está programado en PHP, usando Symfony y funciona como un comando cron en una Raspberry PI.
Un compilador de JSON Schema
json-schema-compiler es una utilidad de linea de comandos que permite generar bytecode (archivos .class, or librerías .jar) directamente desde ficheros JSON Schema. En la versión en inglés hay un artículo con toda la información sobre este proyecto.