Diseña sistemas de búsqueda semántica y RAG que conecten modelos de lenguaje con documentos privados, recuperen evidencia relevante y produzcan respuestas trazables, evaluables y seguras.
Convierte textos en vectores comparables y selecciona modelos, dimensiones y métricas apropiadas para el dominio.
Explicar qué representa un embedding y verificar si captura la relevancia semántica del dominio.
Comparar modelos según idioma, dominio, dimensionalidad, latencia y modalidad de despliegue.
Calcular e interpretar similitud coseno y distinguir similitud de distancia.
Determinar cuándo el producto punto y la similitud coseno producen el mismo ranking.
Compara búsqueda exacta y aproximada y configura HNSW, IVF y compresión según los objetivos de precisión, velocidad y memoria.
Construir una referencia k-NN exacta para medir la pérdida de los índices aproximados.
Evaluar un índice aproximado mediante recall, latencia, memoria y tiempo de construcción.
Ajustar conectividad, construcción y amplitud de búsqueda de un índice HNSW.
Evaluar partición y compresión vectorial para reducir cómputo y almacenamiento.
Transforma documentos privados en chunks estructurados, trazables, filtrables, versionados y sujetos a permisos.
Diseñar una ingestión que preserve encabezados, tablas, listas, páginas y procedencia.
Seleccionar fragmentación fija, recursiva o estructural según la familia documental.
Usar solapamiento, recuperación padre-hijo y contextualización sin multiplicar evidencia duplicada.
Modelar identificadores, metadatos, versiones, permisos, actualizaciones y borrado.
Construye el recorrido consulta, recuperación, reformulación, búsqueda híbrida, reranking y selección de contexto.
Diseñar el flujo mínimo de RAG separando recuperación, contexto y generación.
Aplicar normalización, reescritura, multi-query, descomposición y HyDE según la consulta.
Combinar recuperación densa, búsqueda lexical y filtros estructurados.
Reordenar candidatos y seleccionar evidencia compacta, diversa y suficiente.
Reduce alucinaciones, mide el sistema completo y protege datos corporativos frente a accesos indebidos y contenido malicioso.
Definir reglas para responder desde la evidencia, citar, declarar conflictos y abstenerse.
Relacionar cada afirmación con evidencia exacta y localizar la etapa donde se produjo un error.
Medir Precision@k, Recall@k, MRR, nDCG, fidelidad, relevancia y abstención.
Integrar autorización, aislamiento, auditoría y defensas contra prompt injection en una arquitectura desplegable.
Plataforma digital de cápsulas de aprendizaje en español
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