Hyperlambda, un lenguaje de consulta web

Acabamos de lanzar una nueva funcionalidad en Magic que actúa como una API de lenguaje natural basada en Hyperlambda. Esta solución está optimizada para rendimiento y coste, por lo que la generación de código es extremadamente rápida y económica; una petición de generación de código suele ejecutarse en 1 a 4 segundos, mientras que las invocaciones consecutivas responden en torno a 150 ms, lo que la hace mucho más ágil que alternativas habituales en Python.

La potencia de Hyperlambda permite crear métodos API sobre la marcha y tratar la web como una base de datos consultable, semánticamente raspando páginas para extraer información útil. Algunos ejemplos de peticiones que puede resolver son: extraer los primeros 5 hipervínculos de una web; devolver todos los enlaces de un sitemap que no contengan una ruta concreta; invocar APIs externas y devolver respuestas procesadas como chistes aleatorios u otros resultados combinados.

Por ejemplo, la petición para raspar ainiro.io y devolver los primeros 5 hipervínculos externos devuelve el siguiente array JSON tal cual lo devuelve el motor: [ https://seattleballooning.com, https://github.com/polterguy/magic, https://docs.ainiro.io/, https://www.2xplain.nl/, https://app.fintell.ai ]

Cómo funciona la implementación: cuando llega una solicitud en lenguaje natural al servidor, Magic consulta su base de datos en busca de código previamente generado exitosamente para esa petición. Si encuentra código en caché lo ejecuta y devuelve el resultado. Si no existe, genera el código, lo almacena en caché, lo ejecuta y devuelve la respuesta. Esto permite tiempos de primera respuesta modestos y respuestas subsecuentes muy rápidas gracias al caching y a la eficiencia de Hyperlambda.

La capacidad de generar APIs al vuelo permite escenarios de uso instantáneos para análisis de datos en la web, automatización de flujos, integración con servicios externos y prototipado rápido de microservicios. En pruebas internas la plataforma mostró aproximadamente 10 veces mejor rendimiento y mayor throughput frente a implementaciones equivalentes en Python.

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Si quiere probar Magic puede clonar el proyecto, instalar el plugin natural-language-api y experimentar desde Hyper IDE. Si prefiere una opción gestionada también ofrecemos cloudlets y hosting para integrar esta capacidad sin complicaciones. En Q2BSTUDIO le ayudamos a diseñar e implementar la solución que mejor se adapte a sus objetivos, desde prototipo hasta producción, con especial foco en inteligencia artificial, ciberseguridad y arquitecturas cloud.

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