⚙️ INGENIERÍA

Mesa académica y técnica multidisciplinar

No es sólo ingeniería del software.

Esta mesa trabaja sobre un corpus académico de Ingeniería Técnica Informática y organiza cada consulta por dominio, tarea y forma de conocimiento. El objetivo es utilizar la bibliografía como fundamento y a la IA local como herramienta de relación, explicación y contraste.

29PDF académicos
13.495páginas
24.107fragmentos RAG
12dominios

Dominios

Tres capas de respuesta

📚 Fuente académica

Lo que puede respaldarse con fragmentos concretos del corpus, documento y página.

🧠 Razonamiento IA

Explicación, síntesis, deducción o propuesta elaborada por Gemma a partir de la consulta y las fuentes.

⚠️ Por verificar actual

APIs, versiones, vulnerabilidades, productos, estándares o compatibilidades que pueden haber cambiado.

Consulta de ingeniería

RAG híbrido local: primero recupera bibliografía; después consulta Ollama. Gemma 3 es el modelo predeterminado. Si Ollama no está disponible, tus notas e historial local siguen funcionando.

Fuentes recuperadas

Cartografía del corpus

El RAG v1 procede de 29 PDF completos. Los dos volúmenes partidos de Bases de Datos y Transmisión de Datos se tratan como obras lógicas únicas para evitar duplicación artificial en la recuperación.

Formas de conocimiento detectadas

definiciónteorema / fórmulamétodo / algoritmoejemploejerciciosolucióncódigocircuito / diagramacomparación

Estas etiquetas se detectan mediante heurísticas textuales y sirven para dar prioridad a fuentes distintas según la tarea. No pretenden clasificar perfectamente cada página.

Historial local

El historial guardado por esta página se conserva en localStorage del navegador. No se envía automáticamente al servidor.

Arquitectura del sistema

1 · Interfaz autocontenida

index.html. Consulta, historial local, corpus, privacidad y exportación.

2 · Índice RAG compacto

rag_ingenieria_index_v1.json.gz: metadatos, taxonomía, palabras clave TF-IDF, índice invertido y rutas a fragmentos.

3 · Shards por dominio

rag_shards/*.json.gz. Los textos completos no se cargan hasta saber qué fuentes han ganado la recuperación.

4 · Recuperación

Tokenización → expansión conceptual → ranking → dominio → forma de conocimiento → diversidad por obra.

5 · Proxy PHP

llm_ingenieria.php mantiene Ollama fuera del navegador y construye el prompt con fuentes y reglas de respuesta.

6 · Ollama local

Gemma 3 por defecto. Genera la respuesta después de recibir únicamente los fragmentos seleccionados.

Por qué el RAG está dividido

El RAG monolítico completo ocupa unos 58 MB descomprimido y su decodificación JSON puede multiplicar el consumo de memoria en PHP. La versión de despliegue usa un índice de unos 3,5 MB comprimido y carga sólo los shards de los dominios que contienen los resultados elegidos.

Qué no hace

No es un motor vectorial ni un buscador semántico completo. Es un RAG híbrido léxico enriquecido con taxonomía, expansión conceptual y prioridad por tarea. Esta elección mantiene el despliegue simple —HTML + PHP + gzip— y permite evolucionar posteriormente a embeddings sin cambiar la interfaz ni la estructura conceptual.

Datos y portabilidad