Estimator
Cliente de referencia del Master en AI Engineering. Cada sección demuestra un contexto del servicio IA: el cliente nunca habla con los proveedores LLM — solo con la API FastAPI del estimator.
Estimación
Flujo transaccional: descripción libre dentro, estimación estructurada y validada fuera. Guardrails, output estructurado y cache semántica del lado del servicio.
Conversación
Sesiones multi-turno con memoria, adjuntos (PDF/DOCX), tiers de respuesta y el modo auditado Actor-Critic-Boss con su traza de iteraciones.
RAG Lab
Comparativa de las 8 estrategias de chunking sobre el corpus de presupuestos históricos: estadísticas, coste por estrategia y playground de búsqueda con similitud coseno.
RAG Wizard
El pipeline RAG paso a paso: reformulación de la query, retrieval filtrado con soft-fail, ensamblaje del contexto y generación con citaciones — y una tabla editable para la verificación humana final de cada partida.
Corpus / Índice
Amplía la BBDD vectorial con información nueva: cada documento se trocea, se embede y se indexa (HNSW incremental) en un trabajo asíncrono con progreso. Muestra el corpus crecer, colección a colección.