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AI Insight Assistant
Asistente que combina RAG y un agente SQL: recupera de un corpus documental y consulta una base de datos, servido con FastAPI y Streamlit y empaquetado en Docker. Código en github.com/delcenjo/ai-insight-assistant.
Un asistente interno para una empresa inventada (Helios): le preguntas en lenguaje natural y decide solo de dónde debe salir la respuesta — del manual de empleado o de la base de datos. Unas preguntas son de política escrita, otras son de números, y el usuario no debería tener que saber cuál es cuál.
- FuentesRAG + SQL
- ServingFastAPI + Streamlit
- EmpaquetadoDocker
Enrutar antes de responder
La pieza interesante es el router: clasificar la pregunta y mandarla al pipeline RAG (recuperación semántica sobre el manual, con el fragmento y su score en la respuesta) o al agente SQL (consulta de solo lectura sobre la base de empleados). Dos problemas distintos detrás de una sola caja de texto.
Respuestas con evidencia
Cuando responde desde el manual, devuelve el fragmento exacto y su score de similitud, no solo la frase generada. Si la recuperación no encuentra nada decente, es mejor decirlo que improvisar: la confianza se gana enseñando de dónde sale cada respuesta.
Servido como un producto
FastAPI para la API, Streamlit para la interfaz y Docker para empaquetarlo todo. No es una demo de notebook: se levanta con un compose y se prueba desde el navegador.
Próximos proyectos:
Credit Risk Platform
Plataforma MLOps de scoring de crédito de punta a punta: entrenamiento reproducible con registro de modelos versionado, API de inferencia en FastAPI con validación de entrada, monitorización de drift por PSI y observabilidad con Prometheus y Grafana, todo dockerizado y con CI. Código en github.com/delcenjo/credit-risk-platform.
Transformer from scratch
Modelo de lenguaje tipo GPT implementado desde cero en PyTorch: atención multi-cabeza, máscara causal y bloques residuales escritos a mano, más un tokenizador byte-pair propio y un estudio de ablaciones. Código en github.com/delcenjo/transformer-from-scratch.
Hecho con
