Proyecto destacado · 01
Conocimiento técnico.
Con IA.
Una mirada al prototipo de investigación del máster de Carlos: utilizar documentos de ingeniería para responder a preguntas técnicas y comparar modelos de lenguaje.
2026 · Investigación aplicada del máster MSc
Documentos PDF de ingeniería
Extraer el texto de los documentos fuente.
Fragmentos relevantes
Dividir el texto y recuperar fragmentos mediante palabras clave.
Gemini + Cohere
Proporcionar a ambos modelos el mismo contexto recuperado.
Comparar y registrar
Evaluar la calidad y el tiempo de respuesta.
Esquema técnico simplificado
El proyecto en detalle
De una pregunta técnica
a un prototipo evaluable.
Ver la experiencia profesional- El reto
- El conocimiento de ingeniería suele estar repartido entre documentos técnicos. El proyecto exploró cómo los fragmentos recuperados podían fundamentar respuestas a preguntas de ingeniería y ofrecer una base común para comparar modelos de lenguaje.
- El enfoque
- Una aplicación en Python extrae el texto de archivos PDF, lo divide en fragmentos y utiliza palabras clave para recuperar material relevante. Una interfaz de Streamlit conecta ese material con Gemini y Cohere mediante sus API, con referencias a los documentos fuente.
- El resultado del trabajo
- Un prototipo de preguntas y respuestas basado en documentos y un flujo de comparación, con referencias a las fuentes y registros CSV para revisar las evidencias de la evaluación.
- Evaluación y alcance
- Se compararon la calidad y el tiempo de respuesta utilizando los mismos fragmentos recuperados para ambos modelos. El trabajo es un prototipo y una evaluación académicos; su uso en un entorno operativo de ingeniería requeriría un proceso independiente de validación y despliegue.
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