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Describe el trabajo que quieres hacer, explora vacantes relacionadas y revisa la evidencia detrás de los juicios de relevancia de Jev.
Explorar el agente →Machine learning · IA · Ciencia de datos
Notas sobre construircon datos e IA.
Soy Oswaldo Orona. Escribo sobre los sistemas que construyo, desde búsqueda y agentes de IA hasta los datos que los sostienen. Lee las decisiones, explora los resultados y revisa el código.
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Sistemas que construí, con código y decisiones que puedes revisar.
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Atlas de embeddings de Star Wars
Un explorador interactivo de quince descripciones de personajes, con puntuaciones de similitud, proyecciones y una comparación al quitar las relaciones con otros personajes.
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ReActReel
Un agente de búsqueda de cine y música que convierte una frase recordada en un video, con las llamadas a herramientas junto al resultado.
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Enmascarar antes de entregar los datos
Un flujo de transferencia entre bases de datos que enmascara los campos de clientes antes de entregarlos al agente o a su buzón.
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Asistente de transporte de Ciudad de México
Un mapa de transporte con un asistente que resuelve lugares y pide a un motor de rutas que calcule el viaje.
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Memo Ocho Bits
Un participante de IA en una quiniela mundialista, con pronósticos guardados y una tabla de posiciones calculada junto a jugadores humanos.
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Investigar el derrame en el Golfo
Una investigación geoespacial creada para cuestionar la versión del gobierno mexicano sobre el derrame con registros de buques, capas satelitales y comunicados fechados.
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El blog como servidor MCP
Un endpoint MCP público para que un asistente busque en el blog, recorra el catálogo y recupere artículos completos.
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Proyectos, análisis y guías sobre los sistemas con los que trabajo.
Jev ordenó mejor las vacantes. MiniLM encontró casi las mismas coincidencias sólidas.
Comparé Jev con tres modelos locales de embeddings sobre 237 vacantes. Jev ganó en relevancia graduada, pero una definición más estricta de una buena coincidencia cambió la conclusión.
AI evaluationSemantic searchJev+1
1 oct 20268 min read
Lo que puede ocultar un punto en movimiento: un explorador de datos de derrames
Combiné registros de buques, capas satelitales y una línea de tiempo. Después separé las observaciones de los movimientos interpolados.
21 sep 20266 min read
2 de 2 artículos
Acerca de
Soy Oswaldo Orona, Administrador Principal de Bases de Datos y profesional de IA con base en Denver, CO. Tengo un MCS-DS de UIUC (Tau Beta Pi, Phi Kappa Phi) y aporto más de 25 años de experiencia en bases de datos junto con trabajo práctico profundo en machine learning e ingeniería de IA.
Mis áreas de enfoque incluyen Generación Aumentada por Recuperación (RAG), agentes de IA, Model Context Protocol (MCP), IA geoespacial e IA financiera, todo ejecutándose en un laboratorio casero Proxmox auto-hospedado con Docker y LXC.
Este blog es donde documento exploraciones en el espacio latente: las ideas, experimentos y sistemas que viven entre los datos y el modelo.
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