Automatización de Reseñas con Amazon Bedrock Flows y Claude 3.5
Aprende a automatizar la generación de reseñas de productos usando Amazon Bedrock Flows y Claude 3.5 Sonnet. Guía práctica paso a paso con ejemplos reales.
Un espacio donde comparto aprendizajes, desafíos y soluciones técnicas sobre AWS e Inteligencia Artificial Generativa. Desde arquitecturas cloud hasta implementaciones prácticas de IA, aquí encontrarás contenido técnico detallado nacido de experiencias reales. Aprendamos y crezcamos juntos como comunidad.
Aprende a automatizar la generación de reseñas de productos usando Amazon Bedrock Flows y Claude 3.5 Sonnet. Guía práctica paso a paso con ejemplos reales.
Explora paso a paso el Intelligent Prompt Routing de Amazon Bedrock y descubre cómo optimizar costos hasta en un 94%. Incluye ejemplos prácticos desde la consola, análisis detallado de costos y patrones de implementación probados para maximizar el rendimiento de tus modelos de IA
Descubre cómo implementar Amazon Bedrock Guardrails para crear aplicaciones seguras con LLMs. Incluye ejemplos prácticos, patrones de diseño y mejores prácticas para 2025.
Descubre cómo implementar un equipo virtual de especialistas en marketing digital usando Amazon Bedrock Orquestación Multi-Agente. Aprende a coordinar agentes IA especializados para optimizar contenido en múltiples redes sociales, reduciendo tiempos de producción y maximizando el impacto de tu estrategia digital.
De una experiencia frustrante con chatbots industriales a un asistente verdaderamente útil. Este artículo técnico detalla: - Diseño de APIs optimizadas para IA - Implementación paso a paso con Amazon Bedrock Agents - Integración con bases de conocimiento técnico - Ejemplos reales de interacción y análisis - Lecciones aprendidas y consideraciones prácticas
Descubre cómo los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) están revolucionando la inteligencia artificial generativa y cómo abordar sus limitaciones en escenarios que requieren precisión absoluta. Este artículo profundiza en el funcionamiento de los LLMs, sus desafíos con consultas determinísticas y cómo una solución innovadora puede superar estas barreras. Aprende sobre la implementación de un sistema híbrido que combina la precisión de las consultas SQL con la capacidad interpretativa de los LLMs, utilizando servicios avanzados como Amazon Bedrock. Ideal para desarrolladores y profesionales de IA interesados en mejorar la exactitud y la experiencia del usuario en análisis de datos empresariales.
¿Alguna vez has soñado con tener un asistente de IA dentro de tu base de datos, ayudándote a optimizar consultas y explorar vastos conjuntos de datos? En este artículo, te llevaré de la mano a través del emocionante mundo de la integración entre Amazon Bedrock y RDS Aurora MySQL. Prepárate para descubrir cómo esta combinación de IA Generativa puede revolucionar la forma en que interactúas con tus datos y optimizas tus consultas SQL.
Descubre los beneficios de AWS RDS Proxy mediante pruebas exhaustivas de rendimiento. Aprende cómo este servicio administrado mejora la escalabilidad, disponibilidad y gestión de conexiones para aplicaciones en la nube.
Descubre cómo utilizar AWS SES y Lambda para automatizar el procesamiento de archivos adjuntos en correos electrónicos. Este artículo detalla paso a paso la configuración y el código necesario para implementar una solución eficiente y escalable.
Aprende cómo utilizar multithreading en tus funciones AWS Lambda programadas en Java para mejorar el rendimiento y la eficiencia. Este artículo detalla la implementación y las mejores prácticas para manejar múltiples hilos en un entorno serverless.
Descubre cómo AWS Lambda SnapStart puede ayudarte a evitar los cold starts en tus funciones Lambda programadas en Java. Este artículo compara SnapStart con otras alternativas y proporciona pruebas y resultados detallados.
En este artículo daremos un ejemplo de Server Push, una de las nuevas características de Servlet 4.0 [JSR 369](https://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=369) que fue liberado oficialmente en setiembre de 2017.
En este artículo haremos uso del nuevo JSON-B [JSR 367](https://jcp.org/en/jsr/detail?id=367) que fue liberado oficialmente a mitad del 2017.
En esta segunda entrega les presentamos un conjunto adicional de conductas inadecuadas que hemos encontrado a lo largo del 2015.
Una de las múltiples actividades que realizamos como consultores en _Java_ es realizar revisiones de aplicaciones con diversos tipos de problemas. Este 2015 no fue la excepción y en términos generales los equipos de desarrollo cometen -de manera consistente- el mismo tipo de errores en diferentes clientes. Es por ello que en esta primer parte detallamos algunos de los casos más representativos y la manera más adecuada para atenuarlos o corregirlos.
El conocimiento tiene que ser mejorado, desafiado e incrementado constantemente, o se desvanece -Peter Drucker
Arquitecto de Soluciones AWS certificado x10 con pasión por compartir conocimiento. Como miembro activo de AWS Community Builders, ex-AWS Ambassador y AWS User Group Leader, me dedico a construir puentes entre la tecnología y las personas. Desarrollador Java de corazón y consultor independiente, llevo la arquitectura cloud más allá de la teoría a través de conferencias internacionales y soluciones del mundo real. Mi curiosidad insaciable por aprender y compartir me mantiene en constante evolución junto a la comunidad tech.
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