Herramientas para usar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en R
IA en R
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Introducción
👋 ¡Hola! En esta guía pueden encontrar una lista de recursos útiles y recientes sobre el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM por sus siglas en inglés), con un enfoque en R.
Últimas actualizaciones (Abril 2026):
13 paquetes nuevos
- Gestión de agentes LLM con checkpoints y revisión humana (
puppeteeR) - Skills e instrucciones para agentes orientados a desarrollo de paquetes (
pkgskills) - Análisis código vía AST para gestionar contexto y dependencias (
saber) - Resúmenes y análisis textuales para salidas de
profvis(debrief) - Limpieza de datos con LLM (
llmclean) - Interfaz minimalista de chat LLM con integración multi-proveedor y streaming (
llm.api) - Integración entre R y Goose AI para automatización y proyectos de ciencia de datos (
gooseR🦆) - Asistencia para revisiones sistemáticas de literatura (
AIscreenR) - Asistente multi-proveedor y consciente de contexto y git para RStudio (
ravel) - SDK de desarrollo de software de IA para R con salidas estructuradas, tool calling y orquestación multi-agente (
aisdk) - Interfaz ligera para la API de ChatGPT desde R (
gptr) - Wrappers flujos de trabajo de R (tests, traducción, refactorización, validación de R, etc.;
TheOpenAIR) - Codificación cualitativa asistida por IA (
quallmer)
Con fines docentes y para ayudarme a estar al tanto de lo más nuevo, convertí una publicación en mi blog de finales de 2024 en este formato de libro que creo que es más fácil de navegar. Voy a estar actualizando el contenido periódicamente: cuando salgan nuevas herramientas y/o conforme me vaya enterando de ellas.
El campo del uso de inteligencia artificial (IA) en R avanza rápidamente, por lo que los proveedores, los nombres de software, las API y las funciones generales están sujetos a cambios. Haré lo posible para mantener esta guía actualizada y mencionar los cambios y novedadess.
Hay varios términos en este campo que seguramente no están bien traducidos en esta guía.
Cualquier sugerencia o solicitud es bienvenida, ya sea a traves del codigo fuente de esta guía en (GitHub) o contactactándome por cualquier medio.