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"content": "<p>Las malas noticias: la explotación de datos NO llega, en mi experiencia a día de hoy, a la calidad de cuando subes PDFs a ChatGPT o Gemini y preguntas sobre el mismo.</p><p>Es más, he probado NotebookLM de Google (<a href=\"https://notebooklm.google.com\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">notebooklm.google.com</span><span class=\"invisible\"></span></a>) y funciona mejor.</p><p>Pero claro, ya pasas por el aro de una empresa privada. Y mañana, te pondrá eso de pago.</p><p>Amén que si tus datos tienen un mínimo de privacidad, olvídate porque se la saltan y lo dicen (hay precedentes).</p>",
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"content": "<p>Por tanto, para agilizar esas pruebas y ver si tiene sentido todo esto o no, yo diría que se necesita un mínimo de</p><p>a) Técnicos medio-capaces. Yo no tengo mucha idea y he podido llegar a algo.</p><p>b) Un PC con una CPU decente y una GPU de al menos 8 GB, por lo menos para no morir de asco en las pruebas y el embebido de datos.</p><p>c) Una base documental normal.</p><p>Y con todo ello ver resultados.</p>",
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"es": "<p>Por tanto, para agilizar esas pruebas y ver si tiene sentido todo esto o no, yo diría que se necesita un mínimo de</p><p>a) Técnicos medio-capaces. Yo no tengo mucha idea y he podido llegar a algo.</p><p>b) Un PC con una CPU decente y una GPU de al menos 8 GB, por lo menos para no morir de asco en las pruebas y el embebido de datos.</p><p>c) Una base documental normal.</p><p>Y con todo ello ver resultados.</p>"
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"content": "<p>f) Conclusiones.</p><p>Hay que probar. No garantizo nada. Es algo dependiente de tus datos, de tu hardware, de cómo configures el modelo... y de si tiene sentido el uso que le des o no.</p><p>Por ejemplo, las explotaciones de datos puros en texto o de hojas de cálculo las hace decentemente bien. Y eso es algo que "antes" no tenías y ahora sí, con pocos recursos.</p><p>Pero otras veces "alucina" o no encuentra datos evidentes... hay que ir probando formatos, configuraciones...</p>",
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"es": "<p>f) Conclusiones.</p><p>Hay que probar. No garantizo nada. Es algo dependiente de tus datos, de tu hardware, de cómo configures el modelo... y de si tiene sentido el uso que le des o no.</p><p>Por ejemplo, las explotaciones de datos puros en texto o de hojas de cálculo las hace decentemente bien. Y eso es algo que "antes" no tenías y ahora sí, con pocos recursos.</p><p>Pero otras veces "alucina" o no encuentra datos evidentes... hay que ir probando formatos, configuraciones...</p>"
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"content": "<p>Otra fuente que estoy barruntando es capturar una serie de correos automáticos (con incidencias), guardarlos como archivo e ir añadiéndolos.</p><p>No he visto una forma totalmente automática, creo que las opciones de integración en todas estas aplicaciones irán mejorando, pero tampoco "sé" qué "límite" de información entre acumular esto y saturar el contexto hay.</p><p>Pero las posibilidades son grandes.</p><p>De momento, se harán actualizaciones "a mano" cada X tiempo.</p>",
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"es": "<p>Otra fuente que estoy barruntando es capturar una serie de correos automáticos (con incidencias), guardarlos como archivo e ir añadiéndolos.</p><p>No he visto una forma totalmente automática, creo que las opciones de integración en todas estas aplicaciones irán mejorando, pero tampoco "sé" qué "límite" de información entre acumular esto y saturar el contexto hay.</p><p>Pero las posibilidades son grandes.</p><p>De momento, se harán actualizaciones "a mano" cada X tiempo.</p>"
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"content": "<p>También es muy habitual tener documentación en aplicaciones web. Algunos de estos programas tienen conectores web, pero suelen ser simples y no incluyen la posibilidad de hacer "logins".</p><p>En mi caso, utilicé JMeter (<a href=\"https://jmeter.apache.org\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">jmeter.apache.org</span><span class=\"invisible\"></span></a>) para acceder a una web e ir descargando como pdf, html y md los contenidos.</p><p>Es un uso habitual de JMeter, encontrarás abundante info de como hacerlo.</p>",
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"es": "<p>También es muy habitual tener documentación en aplicaciones web. Algunos de estos programas tienen conectores web, pero suelen ser simples y no incluyen la posibilidad de hacer "logins".</p><p>En mi caso, utilicé JMeter (<a href=\"https://jmeter.apache.org\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">jmeter.apache.org</span><span class=\"invisible\"></span></a>) para acceder a una web e ir descargando como pdf, html y md los contenidos.</p><p>Es un uso habitual de JMeter, encontrarás abundante info de como hacerlo.</p>"
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"content": "<p>Poniéndonos en los casos reales más habituales: documentación en "doc", "odt", "pdf": es posible. Cuanto más categorizada, e incluso si haces un índice y se lo indicas al contexto del embedding, mejor.</p><p>Los PDF, mejor si les haces OCR antes, para ahorrar tiempo y mayor control. Sin hacer nada, para cosas rápidas, funciona.</p><p>Lo mejor sería hacer distintas colecciones/bases de conocimiento: las "estáticas" (documentos que no cambiarán) o las que necesites ir actualizando: mantenimiento más cómodo.</p>",
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"es": "<p>Poniéndonos en los casos reales más habituales: documentación en "doc", "odt", "pdf": es posible. Cuanto más categorizada, e incluso si haces un índice y se lo indicas al contexto del embedding, mejor.</p><p>Los PDF, mejor si les haces OCR antes, para ahorrar tiempo y mayor control. Sin hacer nada, para cosas rápidas, funciona.</p><p>Lo mejor sería hacer distintas colecciones/bases de conocimiento: las "estáticas" (documentos que no cambiarán) o las que necesites ir actualizando: mantenimiento más cómodo.</p>"
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"content": "<p>Cuanto más estructurados estén los datos, no solo en su redacción y diseño, también en su propio formato, mejor.</p><p>¿A qué me refiero? Entenderá hojas de cálculo, tablas o formatos CSV.</p><p>Debería entender mejor lenguajes jerarquizados como markdown (aunque he de decir que por mi experiencia no hay tanta diferencia con un documento a pelo).</p>",
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"es": "<p>Cuanto más estructurados estén los datos, no solo en su redacción y diseño, también en su propio formato, mejor.</p><p>¿A qué me refiero? Entenderá hojas de cálculo, tablas o formatos CSV.</p><p>Debería entender mejor lenguajes jerarquizados como markdown (aunque he de decir que por mi experiencia no hay tanta diferencia con un documento a pelo).</p>"
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"content": "<p>e) La base documental.</p><p>Para acabar, comentar que la calidad de los documentos e información que vectorizes en RAG es determinante por mi experiencia.</p><p>Es cierto que se traga "todo". PDFs con texto, sin texto escaneados, documentos, documentos md (markdown)...</p><p>Pero la calidad de estos mismos, como la jerarquía intrínseca de cómo está escrito y su estructura documental puede significar que el modelo "entienda" mejor o no los datos (por eso es importante "títulos", "párrafos", etc).</p>",
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"es": "<p>e) La base documental.</p><p>Para acabar, comentar que la calidad de los documentos e información que vectorizes en RAG es determinante por mi experiencia.</p><p>Es cierto que se traga "todo". PDFs con texto, sin texto escaneados, documentos, documentos md (markdown)...</p><p>Pero la calidad de estos mismos, como la jerarquía intrínseca de cómo está escrito y su estructura documental puede significar que el modelo "entienda" mejor o no los datos (por eso es importante "títulos", "párrafos", etc).</p>"
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"content": "<p>Incluso, para pocas personas y determinados casos de uso, no hay problema en usar CPUs. Por ejemplo, he probado con CPU de 20 hilos (insisto, asegúrate que usa todos) y equipos con 16/32 GB de RAM y es usable.</p><p>Claro, depende del "workflow" para el que se vaya a usar la IA. Si son explotaciones que únicamente puede hacer la IA, te merece la pena esperar 30 segundos...</p><p>Pero es cierto que el uso de GPU/CUDA es un salto en comodidad notable.</p>",
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"es": "<p>Incluso, para pocas personas y determinados casos de uso, no hay problema en usar CPUs. Por ejemplo, he probado con CPU de 20 hilos (insisto, asegúrate que usa todos) y equipos con 16/32 GB de RAM y es usable.</p><p>Claro, depende del "workflow" para el que se vaya a usar la IA. Si son explotaciones que únicamente puede hacer la IA, te merece la pena esperar 30 segundos...</p><p>Pero es cierto que el uso de GPU/CUDA es un salto en comodidad notable.</p>"
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"content": "<p>¿Por qué es importante todo esto? Porque no es lo mismo 2 personas lanzando consultas a un modelo de IA que 10.</p><p>El tiempo que tarden los procesos y las respuestas cambiará.</p><p>Es tan variable que es complicado poner un ejemplo. Un 5800X + 3070 8 GB completa respuestas en unos 7 segundos a ciertas preguntas. Ese equipo hoy lo valoraría en unos 1.000 €.</p><p>La carga del RAG al ejecutar una pregunta, además, se come más tiempo, por lo que más potencia de proceso es necesaria.</p>",
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"content": "<p>Comentar también que AMD tiene su alternativa (ROCm) y muchas aplicaciones (como Ollama) que usan procesamiento CUDA, tienen su alternativa para ROCm: <a href=\"https://github.com/likelovewant/ollama-for-amd\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"ellipsis\">github.com/likelovewant/ollama</span><span class=\"invisible\">-for-amd</span></a></p><p>O incluso se pueden usar con ZLUDA: <a href=\"https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1cf5tq1/ollama_windows_10_rx6600xt_zluda\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://www.</span><span class=\"ellipsis\">reddit.com/r/ollama/comments/1</span><span class=\"invisible\">cf5tq1/ollama_windows_10_rx6600xt_zluda</span></a></p><p>Yo lo he usado (NO en este caso) y funciona. Hace el apaño y es mejor que "solo" la CPU (Ollama puede aprovechar ambos, GPU y CPU).</p><p>Sobre todo teniendo en cuenta que así sí puedes hacerte con 16 GB de VRAM por unos 500 €.</p>",
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"content": "<p>d) Qué hardware necesito.</p><p>Realmente, "lo que tengas". Cuanto más, mejor o menos tiempo tardará en responder.</p><p>Lo recomendado es una tarjeta gráfica con procesamiento CUDA y una buena cantidad de memoria RAM (VRAM).</p><p>Pero en determinados casos, una CPU + RAM moderna puede salvar el apaño, aunque los tiempos son superiores y los modelos que podrás usar serán "más pequeños" (3B, 7B, etc) y, posiblemente, los resultados peores.</p>",
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"content": "<p>Y nada, ya a probar con las preguntas. Open WebUI tiene una opción de "Arena" para lanzar las preguntas sobre varios modelos en distintas columnas en la misma ventana (porque puedes tener varios modelos e ir eligiendo).</p><p>En función de resultados deberías ir cambiando la forma de 'embeber' la base de conocimiento, el modelo de IA y las configuraciones de ambas.</p>",
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"content": "<p>Y por último, añade las bases de conocimiento y otorga el mejor contexto que puedas (importante y útil) en la configuración de cada modelo (y a la base de conocimiento al embeber).</p><p>También deberás probar cambios en la "temperatura".</p><p>Aquí insistir de nuevo que Open WebUI nos va a permitir completar la experiencia añadiendo plug-ins para generar imágenes o audio (en algún caso, si necesita otra app, con Pinokio la podrás instalar fácilmente). También tiene salida a búsqueda por internet.</p>",
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"es": "<p>Y por último, añade las bases de conocimiento y otorga el mejor contexto que puedas (importante y útil) en la configuración de cada modelo (y a la base de conocimiento al embeber).</p><p>También deberás probar cambios en la "temperatura".</p><p>Aquí insistir de nuevo que Open WebUI nos va a permitir completar la experiencia añadiendo plug-ins para generar imágenes o audio (en algún caso, si necesita otra app, con Pinokio la podrás instalar fácilmente). También tiene salida a búsqueda por internet.</p>"
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