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MIAX Asesor
Estudio con agentes que debaten
Resumen
Convierte el material del máster en una base de conocimiento de 105 temas y unos 4.200 subconceptos. Tres agentes especialistas, de finanzas, de IA y matemáticas y de ingeniería, debaten cada pregunta y luego escriben una síntesis que se puede descargar.
RAG sobre ChromaDB, un backend FastAPI con streaming y un panel en React.
El problema
El material del máster está repartido entre PDFs, notebooks, diapositivas y documentos. Para estudiarlo bien necesitaba buscar en todo a la vez y obtener respuestas desde más de un ángulo, porque una pregunta sobre un modelo es a la vez de matemáticas, de finanzas y de ingeniería.
Fase 1: la base de conocimiento
Un pipeline de extracción lee PDF, IPYNB, DOCX, PPTX, TXT y Markdown, con OCR cuando hace falta, trocea los textos largos, los estructura en notas por bloque y lleva cada concepto a un catálogo. El resultado son 105 fichas de temas con unos 4.200 subconceptos, un índice de ChromaDB de unos 3.069 fragmentos y un vault de Obsidian de 280 ficheros. Gemini y Groq hacen el grueso de la extracción gratis, con Claude Sonnet como respaldo.
Fase 2: agentes que debaten
Eliges uno, dos o tres especialistas: finanzas, IA y matemáticas, e ingeniería. Con uno obtienes una respuesta directa apoyada en la base de conocimiento. Con dos, respuestas y críticas cruzadas. Con tres, respuestas, críticas, defensas y una síntesis final, en unos dos minutos y medio. La síntesis se descarga en Markdown o como notebook con celdas ejecutables.
El panel en React muestra el debate en directo y añade un grafo 3D del vault (335 nodos) y una biblioteca. Al subir un fichero nuevo se lanza todo el pipeline, y los agentes ya pueden usarlo en la siguiente pregunta. El material del curso sigue siendo privado; lo que se enseña aquí es la herramienta.
Figuras
