Revisamos uno a uno los 75 documentos reales del centro y los repartimos en dos carpetas según si son aptos para el RAG o no, con criterios de privacidad y seguridad más allá de si el documento es “público”. De paso, rediseñamos rag.py para que indexe automáticamente lo que haya en la carpeta, sin mantener una lista de archivos a mano.
