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Encadenamiento de modelos

¿Qué es Encadenamiento de modelos?

El encadenamiento de modelos (model chaining) consiste en conectar varios modelos o pasos de IA en secuencia, de forma que la salida de un paso sea la entrada del siguiente. Así puedes dividir tareas complejas en subtareas manejables que se revisan y mejoran por separado. Ejemplo: un paso resume la consulta de un cliente, otro la asigna a un departamento y un tercero redacta la respuesta.

Cómo ayuda KI.ordo

En los flujos de KI.ordo puedes encadenar sin programar pasos de IA, consultas a agentes, enrutadores de IA y subflujos, y cada paso queda registrado.

Más información →: Encadenamiento de modelos

Temas

  • orquestación
  • flujos
  • prompting

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Términos relacionados

Prompting recursivo

El prompting recursivo agrupa técnicas en las que la salida de un modelo de lenguaje vuelve a usarse como entrada, por ejemplo para que revise y mejore un borrador o para dividir paso a paso una tarea grande en subtareas. Ejemplo: primero se genera el borrador de una oferta, luego el modelo lo evalúa con una lista de comprobación y, por último, lo mejora. Suele aumentar la calidad, pero consume más tiempo de cálculo y necesita un criterio claro para detenerse.

  • prompting
  • revisión
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LangChain

LangChain es un framework de código abierto para Python y JavaScript con el que los desarrolladores crean aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Ofrece interfaces unificadas para muchos proveedores de modelos y componentes para llamadas a herramientas, agentes, procesamiento de documentos y generación aumentada por recuperación. Desde la versión 1.0 (octubre de 2025), los agentes de LangChain se basan en LangGraph. Usos típicos son chatbots que buscan en documentos internos o agentes que llaman a servicios externos.

  • Framework
  • Desarrollo
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Razonamiento multisalto

El razonamiento multisalto (multi-hop reasoning) es la capacidad de un sistema de IA para responder una pregunta mediante varias inferencias sucesivas, a menudo combinando información de distintas fuentes. Ejemplo: «¿Qué departamento dirige la persona responsable del proyecto X?» exige identificar primero a esa persona y después su departamento. Estas preguntas son exigentes para los sistemas de búsqueda y RAG, porque cada paso intermedio debe encontrarse y enlazarse correctamente.

  • razonamiento
  • respuesta a preguntas
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Sistema de automatización con IA

Un sistema de automatización con IA combina la automatización clásica de procesos con capacidades de IA como la comprensión de textos, la clasificación o el apoyo a decisiones. Así puedes automatizar también procesos con entradas no estructuradas, como correos, formularios o consultas. El esquema típico es una cadena de disparador, pasos de procesamiento, condiciones y salida, con aprobación humana en los puntos críticos. Ejemplo: las consultas entrantes se clasifican, resumen y envían automáticamente al departamento adecuado.

  • Automatización
  • Procesos
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