Aparecen juntos en la guía «Preguntas y respuestas sobre documentos locales y privados»
Base de datos vectorial de código abierto para búsqueda semántica, generación aumentada por recuperación y búsqueda híbrida.
Abierto (pesos/código abierto) BSD-3-Clause
Casos de uso
- Canalizaciones de generación aumentada por recuperación para apps LLM
- Búsqueda semántica sobre documentos y catálogos de producto
- Sistemas de recomendación y de coincidencia por similitud
Precios: Weaviate es gratis de autohospedar (BSD-3-Clause); Weaviate Cloud es un servicio gestionado de pago precificado por uso y nivel.
Precios ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-10.
Aparecen juntos en la guía «Preguntas y respuestas sobre documentos locales y privados»
Plataforma de código abierto para crear aplicaciones LLM con flujos de agentes visuales, pipelines RAG y gestión de modelos.
Abierto (pesos/código abierto) Dify Open Source License (modified Apache-2.0)
Casos de uso
- Construir asistentes de IA internos sobre el conocimiento de la empresa
- Prototipar y publicar flujos agénticos sin mucha programación
- Estandarizar el desarrollo de apps LLM en un equipo
Precios: Autohospedar Dify es gratis bajo su licencia de código abierto; Dify Cloud ofrece un sandbox gratuito y planes de pago, con licencias empresariales para necesidades avanzadas.
Precios ↗ · Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-10.
Aparecen juntos en la guía «Preguntas y respuestas sobre documentos locales y privados»
Framework de código abierto para crear aplicaciones y agentes con LLM, con LangSmith y LangGraph para observabilidad y orquestación.
Abierto (pesos/código abierto) MIT
Casos de uso
- Crear pipelines de RAG y chatbots
- Orquestar agentes de varios pasos
- Depurar y evaluar aplicaciones de LLM
Precios: El framework es gratuito y de código abierto; LangSmith ofrece un nivel gratuito y planes de pago para equipos.
Precios ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-10.
Aparecen juntos en la guía «Preguntas y respuestas sobre documentos locales y privados»
Framework de datos de código abierto para conectar LLM con datos privados, que impulsa la generación aumentada por recuperación y agentes de documentos.
Abierto (pesos/código abierto) MIT
Casos de uso
- Construir RAG sobre documentos empresariales
- Preguntas y respuestas sobre PDFs y bases de conocimiento
- Agentes de procesamiento de documentos
Precios: El marco es gratis y de código abierto; LlamaCloud y LlamaParse son servicios alojados con precio por uso.
Precios ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-10.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Servicio gestionado de AWS para crear aplicaciones con modelos fundacionales de varios proveedores mediante una sola API.
De pago
Casos de uso
- Crear aplicaciones de IA generativa dentro de entornos empresariales de AWS
- Implementar RAG con bases de conocimiento sobre datos propios
- Comparar y cambiar de modelo con la misma API
Precios: Bedrock se cobra por uso según el modelo y los tokens o el rendimiento; no requiere pagos por adelantado.
Precios ↗ · Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Plataforma para desplegar y servir modelos de aprendizaje automático como API escalables.
De pago
Casos de uso
- Desplegar modelos personalizados como API de producción
- Escalar la inferencia sin gestionar GPU
- Servir modelos abiertos para aplicaciones
Precios: El cómputo GPU dedicado se factura por minuto sin cobrar el tiempo inactivo, las APIs de modelos se facturan por millón de tokens y las cuentas nuevas incluyen créditos.
Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Empresa de computación de IA cuya nube de inferencia sirve modelos de lenguaje abiertos en hardware a escala de oblea.
Freemium
Casos de uso
- Ofrecer inferencia de baja latencia para aplicaciones en tiempo real
- Ejecutar modelos abiertos a altas velocidades de generación
- Escalar cargas de trabajo de modelos grandes en hardware especializado
Precios: La inferencia se cobra por token y comienza con una prueba gratuita; los sistemas de entrenamiento y los despliegues on-premises se venden por separado.
Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Plataforma de inferencia de medios generativos para ejecutar modelos de difusión y otros con una API rápida.
De pago
Casos de uso
- Añadir generación de imagen y vídeo a las apps
- Servir modelos de difusión abiertos a escala
- Prototipar canalizaciones de medios generativos
Precios: El precio es por uso, por inferencia o segundo de cómputo; los desarrolladores nuevos reciben créditos gratuitos.
Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.