Consultá tu bibliografía con inteligencia artificial, sin alucinaciones y con cada respuesta apoyada en documentos reales.
FuentIA explora cómo combinar arquitecturas RAG con estrategias de chunking para que la IA generativa pueda asistir la investigación académica sin perder precisión ni trazabilidad.
Retrieval-Augmented Generation es la arquitectura central. En lugar de inventar respuestas desde su conocimiento general, el modelo primero busca fragmentos relevantes en la bibliografía cargada y luego genera la respuesta apoyándose en ese contexto. Cada respuesta queda enlazada con su fuente.
Chunking es dividir los documentos en fragmentos chicos para indexarlos y recuperarlos con mayor precisión. El tamaño es clave: muy grandes pierden foco, muy chicos pierden contexto. Optimizar este equilibrio impacta directamente en la calidad de las respuestas.
Los modelos generales de IA pueden producir respuestas extensas pero no siempre verificables, y a veces inventan datos o citas. En contextos académicos esto compromete el rigor del trabajo. FuentIA aborda esa limitación de raíz.
El sistema corre localmente, sin enviar documentos a APIs externas. Usa Mistral 7B como modelo, Qdrant como base vectorial y embeddings multilingües. Cada respuesta es trazable a los fragmentos exactos del corpus que la sustentan.
Tres formas de entrar y trabajar con el asistente.
Escribí tu duda y obtené respuestas con referencias trazables a la bibliografía cargada.
Mirá el video, escuchá el podcast, leé el texto o reproducí la animación para entender el enfoque.
Cada respuesta y cada recurso enlaza con los documentos originales que lo sustentan.
Hacé una pregunta al asistente o explorá el primer recurso del proyecto. Cada paso te lleva más cerca de respuestas con fuentes verificables.
Accedé directo a cualquiera de los recursos integrados.
Marco conceptual y entorno técnico del proyecto.
Pieza visual que explica el enfoque del proyecto.
Audio breve sobre IA generativa y educación.
Explicación audiovisual de RAG y chunking.
El espacio digital que integra todos los recursos.
Asistente conversacional con IA sobre el proyecto.
El alcance del proyecto en datos concretos.
Texto, animación, podcast, video y web, articulados como un único recorrido académico.
Claude, Mistral, Gemini, Veo 3.1, ElevenLabs, Whisper, Nano Banana 2, Qdrant y más.
Bibliografía completa con normativa académica, accesible desde la sección Fuentes.
El sistema RAG corre sin enviar documentos a APIs externas. Tus fuentes no salen de tu entorno.