Ver demo ↗ El problema
Decenas de dudas repetitivas sobre estatutos académicos, trámites y acuerdos llegaban a diario por WhatsApp y foros sin capacidad humana de responder en tiempo real.
Qué hice
Fine-tune de Qwen 3.5 (4B) para la normativa UNAL con motor RAG sobre fuentes oficiales, API propia con streaming y despliegue multicanal: WhatsApp, chat del CEIS y foro. Cada respuesta cita sus fuentes.
Resultado
Chat en vivo en repre.nikko.dev y API en producción, respondiendo normativa con fuentes citadas en los tres canales del CEIS.
Lo que aprendí
En sistemas RAG en producción, el chunking semántico y la trazabilidad de fuentes son más determinantes para la precisión que el tamaño del modelo.