⚙️ INGENIERÍA

Mesa académica y técnica multidisciplinar

No es sólo ingeniería del software.

"Esto son datos, usted reúne información, conforma conocimiento"

comprende, conjuga, relaciona, sincroniza...`aplíquese con intención`

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.

32PDF académicos
15.988páginas
26.544fragmentos 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.
Formatos verificables (motor determinista; ejemplos adicionales): tipo: mealy; estados:{q0,q1}; alfabeto:{0,1}; inicial:q0; transiciones:q0,0->q0/0;q0,1->q1/1;q1,0->q0/1;q1,1->q1/0; cadena:101
tipo: moore; estados:{q0,q1}; alfabeto:{0,1}; inicial:q0; salidas:q0:0;q1:1; transiciones:q0,0->q0;q0,1->q1;q1,0->q0;q1,1->q1; cadena:101
BNF: <S> ::= "a" <S> "b" | ε ; cadena: aabb
grafo:no dirigido; vertices:{A,B,C,D}; aristas:A-B:4,A-C:2,C-B:1,B-D:5,C-D:8; inicio:A; recorrido:bfs
grafo:no dirigido; vertices:{A,B,C,D}; aristas:A-B:4,A-C:2,C-B:1,B-D:5,C-D:8; algoritmo:kruskal
planificación:rr; procesos:P1(0,5),P2(1,3),P3(2,1); quantum:2
paginas:lru; marcos:3; referencias:7,0,1,2,0,3,0,4
amdahl: fracción:0.8; aceleración:4
estadística: datos:2,4,4,4,5,5,7,9

Fuentes recuperadas

🧭 Descubre INGENIERÍA

Programación didáctica en modo libertad aumentada. Explora el grafo determinista como un mapa de ideas: encuentra relaciones, genera retos de varios pasos y descubre usos que no necesitan estar escritos como una ficha previa.

Regla del juego: esta pestaña no modifica ni sustituye el resolutor. Sólo recorre las aristas ya certificadas y prepara enunciados para que, si quieres, los lleves a la Consulta.
—aristas del grafo
—variables relacionadas
—dominios conectados
—relaciones del reto

🎲 Trivial INGENIERÍA vía grafo

Pulsa «Nuevo reto». El sistema escogerá una ruta resoluble del grafo sin pedir ayuda al LLM.

🔭 Explorar una variable libremente

Escribe una magnitud y observa qué relaciones la producen o la utilizan. Es una vista del grafo, no un catálogo de ejercicios prefabricados.

Cada magnitud y cada relación es navegable. Pulsa una variable para continuar el paseo o una ley para preparar un reto resoluble y exportable.

🧰 Catálogo determinista

Este catálogo se obtiene del mismo registro que publica el backend. Cada ficha muestra un contrato de entrada de una familia ya soportada; no implica que cualquier problema en lenguaje natural de ese tema sea resoluble.

Cartografía del corpus

El RAG v1 procede de 32 archivos universitarios se incorpora con trazabilidad por volumen y página; los fragmentos exactamente repetidos se omiten.

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

Offline-first para tus registros.

Historial y borradores se guardan localmente. El corpus académico y la IA se consultan en el servidor sólo al solicitar una respuesta.