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.
MonteIA estrena su primer sistema RAG: búsqueda por palabras clave con BM25 (sin embeddings ni GPU) sobre 5 documentos reales del centro, elegidos a propósito por ser de interés general y no contener datos personales, dejando fuera a propósito los documentos sensibles de la carpeta de 75.
MonteIA da su primer paso hacia el conocimiento propio del centro: oferta educativa y calendario reales, tomados de la web oficial, junto a datos de contacto y equipo directivo inventados a propósito para esta versión pública, todo separado en una capa de conocimiento independiente de la personalidad, lista para dar el salto a RAG.