Blog técnico sobre IA aplicada. Explorando y documentando lo que aprendo.
RAG, agentes, y cómo llevar proyectos de IA del prototipo a producción.
Un estudio empírico revela que los modelos de lenguaje usados para evaluar candidatos favorecen sistemáticamente a quienes presentan currículos generados por IA, creando un ciclo que amenaza la equidad en procesos de selección.
Construiste el chatbot, viste los scores. Ahora abrimos la caja: qué es un vector, cómo funciona la similitud coseno, por qué los embeddings capturan semántica, y cómo elegir el modelo y el chunk size correctos.
Construye un sistema RAG desde cero usando Qdrant y la Constitución Española como fuente de datos. Parte 1: obtención de datos del BOE, chunking semántico por artículos, embeddings con OpenAI y setup completo de la base vectorial.
Parte 2: Construye el pipeline RAG completo y un chatbot CLI en Python que responde preguntas sobre tus derechos usando la Constitución Española. Integración de Qdrant, embeddings y GPT-4.1-mini en menos de 80 líneas.
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