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Revisión pendiente desde 29 jul 20264 fuentes primarias

RAG local mínimo con SQLite y Ollama

Una primera base de conocimiento no necesita una plataforma enorme: necesita documentos pequeños, fuentes trazables y una respuesta que se abstenga cuando no encuentra evidencia.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «RAG local mínimo con SQLite y Ollama».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Separar documentos, índice, recuperación y generación.
  • Montar un experimento local con SQLite y Ollama.
  • Evaluar citas, respuestas fuera de alcance y coste de hardware.

Arquitectura mínima

Guarda documentos ficticios o anonimizados en una carpeta, conserva su nombre, versión y fecha, y crea una tabla SQLite con texto y metadatos. Para una primera prueba puedes recuperar por palabras o FTS5; añade embeddings solo cuando una evaluación demuestre que la búsqueda literal no basta. Ollama ejecuta el modelo localmente, pero el resultado sigue necesitando citas y revisión.

Flujo de una pregunta

  1. Normaliza la pregunta y aplica el permiso del usuario.
  2. Recupera pocos fragmentos relevantes.
  3. Incluye `source`, título, versión y fecha en el contexto.
  4. Pide una respuesta breve o «no encontrado» si falta evidencia.
  5. Devuelve citas y registra consulta, modelo y latencia.

Ejemplo de contrato

El modelo no puede inventar políticas. Si los fragmentos no contienen la respuesta, debe decirlo y proponer qué documento falta. La aplicación nunca debe convertir el texto recuperado en instrucciones con permisos.

Fuentes técnicas

Terminal
documentos/ -> SQLite (texto + fuente + versión)
pregunta -> recuperación limitada -> contexto con citas
                         -> Ollama (localhost)
                         -> respuesta / abstención / log
Idea clave. Acción de la misión: indexa dos documentos ficticios, responde cinco preguntas y exige una cita `source` en cada respuesta.
Cuidado. Local no significa infalible: protege la carpeta, el historial, los logs y el endpoint local. Revisa también la licencia del modelo descargado y la memoria disponible.
Comprueba que funciona. Incluye una pregunta cuya respuesta no esté en los documentos. El sistema debe abstenerse; si inventa, corrige el prompt o la recuperación antes de añadir más documentos.
Guardar y reabrir el proyecto.
Entrega `README.md`, esquema SQLite, documentos de prueba, cinco preguntas evaluadas, modelo usado, hardware, latencia y limitaciones conocidas.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Primer MCP seguro para oficina». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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