Chatbot sobre mi CV
Comparativa entre tecnologías de IA conversacional
Un experimento para determinar qué enfoque proporciona mejores resultados: Recuperación Aumentada (RAG) o Gran Ventana de Contexto. Ambos chatbots responden consultas sobre mi experiencia profesional de manera inteligente.
Enfoque RAG
LlamaIndex + Llama 3.3 70B
Busca y recupera información relevante en tiempo real del CV, proporcionando solo los datos necesarios al modelo para generar respuestas precisas.
psychology
Llama 3.3 70B
storage
Framework LlamaIndex
bolt
Embeddings BGE-M3
Context Size
Gemini Flash 2.0
Mantiene todo el CV disponible durante la conversación completa, con un sistema inteligente que selecciona el modelo más apropiado según la consulta.
memory
Gemini 2.0 Flash/Lite
filter_alt
Clasificador BERT
expand
1M Tokens de Context Size
Comparativa de enfoques
Diferencias clave entre las tecnologías implementadas
| Característica | RAG (LlamaIndex) | Context Size (Gemini) |
|---|---|---|
| Método | Recupera fragmentos relevantes | Documento completo en memoria (System Prompt) |
| Eficiencia | Menor consumo de tokens al recuperar selectivamente | Uso constante de grandes ventanas de contexto |
| Ventaja principal | Precisión en consultas específicas | Fluidez en conversaciones complejas |
| Optimización | Chunking estratégico e indexación vectorial | Clasificador BERT para selección de modelos |
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