atareao / docker-compose.yml
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Script del Episodio 827 - atareao con Linux
| 1 | # ============================================================================= |
| 2 | # docker-compose.yml — Laboratorio IA Local |
| 3 | # ============================================================================= |
| 4 | # |
| 5 | # Uso: |
| 6 | # docker compose up -d # Levantar todos los servicios |
| 7 | # docker compose down # Detener todos los servicios |
| 8 | # docker compose logs -f # Ver logs en tiempo real |
| 9 | # |
| 10 | # Servicios: |
atareao / primera-consulta.sh
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Script del Episodio 827 - atareao con Linux
| 1 | #!/bin/bash |
| 2 | # ============================================================================= |
| 3 | # primera-consulta.sh — Tu primera consulta a un modelo local |
| 4 | # ============================================================================= |
| 5 | # |
| 6 | # Uso: |
| 7 | # chmod +x primera-consulta.sh |
| 8 | # ./primera-consulta.sh |
| 9 | # |
| 10 | # Descripción: |
atareao / demo-sqlite-vec.py
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Script del Episodio 827 - atareao con Linux
| 1 | #!/usr/bin/env python3 |
| 2 | """ |
| 3 | demo-sqlite-vec.py — Demo de sqlite-vec + Ollama embeddings |
| 4 | |
| 5 | Uso: |
| 6 | pip install sqlite-vec ollama |
| 7 | python demo-sqlite-vec.py |
| 8 | |
| 9 | Descripción: |
| 10 | Demuestra cómo usar sqlite-vec para almacenar y buscar vectores de |
atareao / descargar-modelos.sh
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Script del Episodio 827 - atareao con Linux
| 1 | #!/bin/bash |
| 2 | # ============================================================================= |
| 3 | # descargar-modelos.sh — Descarga de modelos según nivel de hardware |
| 4 | # ============================================================================= |
| 5 | # |
| 6 | # Uso: |
| 7 | # chmod +x descargar-modelos.sh |
| 8 | # ./descargar-modelos.sh # Modo interactivo (pregunta el nivel) |
| 9 | # ./descargar-modelos.sh --nivel1 # Descarga solo modelos nivel 1 |
| 10 | # ./descargar-modelos.sh --nivel2 # Descarga modelos nivel 2 (recomendado) |
atareao / init-lab.sh
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Script de inicialización del laboratorio de IA local - Episodio 827 atareao con Linux
| 1 | #!/bin/bash |
| 2 | # ============================================================================= |
| 3 | # init-lab.sh — Inicialización del laboratorio de IA local |
| 4 | # ============================================================================= |
| 5 | # |
| 6 | # Uso: |
| 7 | # chmod +x init-lab.sh |
| 8 | # ./init-lab.sh |
| 9 | # |
| 10 | # Descripción: |
atareao / funciones-bash-aresumen-rfb
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Funciones para el episodio 824: aresumen (fd+rg+Ollama) y rfb (rg+fzf+bat). atareao.es
| 1 | # pregunta — versión Fish del pipeline IA |
| 2 | # Episodio 824 — atareao con Linux |
| 3 | # |
| 4 | # Uso: pregunta <texto> |
| 5 | # Requiere: fd, rg, jq, Ollama |
| 6 | |
| 7 | # Aliases básicos para Fish |
| 8 | alias f "fd" |
| 9 | alias rg "rg --smart-case" |
| 10 | alias rga "rg -uuu" |
atareao / rag_samples.py — Hybrid search, reranker y HyDE en Python
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Tres técnicas de RAG implementadas en Python para buscar en tu base de conocimiento: hybrid_search (FTS5 + cosine similarity con alpha), reranker (cross-encoder BAAI/bge-reranker-v2-m3), y HyDE (documentos hipotéticos con Ollama + Llama 3.2). Incluye CLI cerebro con argparse y pipe a fzf.
| 1 | #!/usr/bin/env python3 |
| 2 | """rag_reranker.py — Re-ranking con cross-encoder""" |
| 3 | from sentence_transformers import CrossEncoder |
| 4 | |
| 5 | class Reranker: |
| 6 | def __init__(self, model_name="BAAI/bge-reranker-v2-m3", use_fp16=True): |
| 7 | self.model = CrossEncoder(model_name, max_length=512, device="cpu") |
| 8 | |
| 9 | def rerank(self, query: str, candidates: list[dict], top_k: int = 5) -> list[dict]: |
| 10 | pairs = [(query, c["contenido"]) for c in candidates] |
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