Herramientas para usar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) en R

IA en R
Autor/a

Luis D. Verde Arregoitia

Fecha de publicación

20 de enero de 2026

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Introducción

Los Simpson (Fox)

👋 ¡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 (Enero 2026):

Paquetes

  • ¡14 paquetes nuevos!
    • agentes que planifican y se autocorrigen (deputy, ralphloop)
    • asistente de IA en RStudio (side)
    • más herramientas para ejecutar modelos locales (localLLM, shiny.ollama)
    • gestionar prompts como usando archivos externos (promptmanageR)
    • enriquecer prompts con búsquedas en la web (webretrieveR)
    • elegir el modelo más eficiente para cada tarea (routerchainR)
    • generar documentación sobre los archivos en un proyecto (documentoR)
    • traducción de idiomas en el IDE (deepRstudio)

Otras herramientas y extensiones

  • Skills para Claude de Posit

Lecturas interesantes

  • Sobre el uso de energía de herramientas de IA

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.

Sobre mí

Soy macroecólogo, mastozóologo, y trabajo en ciencia de datos de biodiversidad. Visita mi página personal para más contenido y detalles.