¡Hola!
Resumen de este email:
- Nueva edición del Workshop de IA para devs: 26 de noviembre, solo 20 plazas
- ¿Por qué no usar Jev para hacer búsquedas en tu base de datos?
- Resumen del último Café con Codely (míralo aquí)
- El chiste de la semana (temático de base de datos!!!)
🤖 Nueva edición del Workshop de IA para devs
Hemos abierto una nueva edición del Workshop de IA para devs. Hemos añadido los conceptos más relevantes para desarrollar producto a día de hoy.
Es el jueves 26 de noviembre y solo hay 20 plazas.
🔍 ¿Por qué no usar Jev para hacer búsquedas en tu base de datos?
Hace unas semanas se hizo viral pg-jev, una extensión de Postgres que añade una función jev() para hacer búsquedas en tu base de datos con lenguaje natural, sin índices y sin embeddings.
La demo era muy golosa. Tenían una tabla con 129 rows y, dentro del WHERE, le pedían a Jev que se quedara solo con las que cumplen una condición escrita en lenguaje natural. Jev revisaba las 129 filas en alrededor de un segundo por 0,0009 dólares, y la segunda vez tardaba 6 milisegundos gracias a la caché.
Pero tiene trampa. Para filtrar, pg-jev le pasa a Jev todas las filas de 20 en 20 y le pregunta cuáles cumplen la condición.
El problema es que esto no escala. Si quieres filtrar una tabla de un millón de rows, cada búsqueda tarda casi media hora y cuesta 6,20 dólares.
La alternativa que sí escala es utilizar una búsqueda por embeddings. Con embeddings, el coste se paga una sola vez, al insertar la fila, y la búsqueda es una operación matemática dentro de la base de datos.
Con un millón de rows de unos 50 tokens cada una, indexarlo todo cuesta unos 60 céntimos y cada búsqueda es prácticamente gratis y responde en milisegundos.
Eso sí, pg-jev gana en una cosa: entiende las condiciones. Si buscas "zapatillas de correr que no sean Nike", los embeddings te devuelven justo las Nike, porque la palabra Nike está en la búsqueda. Jev entiende el "no".
Nuestra opinión es simple, para buscar, usa embeddings. Si necesitas reordenar los resultados, ahí puedes usar Jev.
Todo esto lo explicamos paso a paso en el curso de Jev y modelos System One, que acabamos de publicar al 100%. 😊
☕ Resumen del Café con Codely
Este es el top 3 de titulares que comentamos en el último Café:
- Rex, la terminal de Superlogical: sesiones persistentes, Tailscale nativo y tabs a la izquierda. La app de escritorio solo es un cliente de un servidor, así que cierras con Cmd+Q y tus sesiones y conexiones SSH siguen vivas.
- Spotify: la IA no baja la calidad del código, pero los procesos tienen que adaptarse. Han pasado de unas 8.100 PRs en agosto de 2025 a 17.000 cambios en agosto de 2026, con más incidentes que no vienen de un peor código.
- La bomba a los bots: lo que cae es Yandex, no los bots de las redes. En las gráficas de Cloudflare Radar, «bot» significa peticiones HTTP automatizadas, como las del crawler de Yandex.
Tienes el resumen completo del Café con enlaces a cada noticia en el momento en el que la comentamos.
Mañana estaremos en directo a las 9 CEST comentando las noticias que han pasado esta semana en el Café con Codely. En nuestro YouTube, Twitch y X. 🙌
Y ya que has llegado hasta esta parte de la newsletter, te dejamos aquí el chiste de la semana, que sé que lo estabas esperando:
¿Por qué el administrador de base de datos dejó a su pareja? ¡Porque tenía una relación one-to-many! 😂 😂 😂
¡Un saludo!