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] |
atareao / cerebro-cli main.rs — Rust CLI para búsqueda híbrida RAG
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CLI en Rust para la base de conocimiento RAG. Combina FTS5 + cosine similarity con el parámetro alpha. Subcomandos: query, list (tags/docs/stats) y similar (query-by-example). Dependencias: rusqlite (bundled), clap, bytemuck, colored, reqwest, serde_json.
| 1 | // cerebro-cli — CLI en Rust para la base de conocimiento RAG |
| 2 | // |
| 3 | // Compilación: |
| 4 | // cd cerebro-cli && cargo build --release |
| 5 | // cp target/release/cerebro ~/.local/bin/ |
| 6 | // |
| 7 | // Uso: |
| 8 | // cerebro query "hooks de git" |
| 9 | // cerebro query "instalar docker" --alpha 0.6 |
| 10 | // cerebro query "nginx" --tag web |
atareao / rag_hyde.py — HyDE (Hypothetical Document Embeddings) para RAG
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Genera un documento hipotético con Ollama a partir de una consulta, lo embeddea con bge-m3, y busca por similitud coseno en la BD. Técnica del paper de Gao et al. 2022. Episodio 821 de atareao con Linux.
| 1 | #!/usr/bin/env python3 |
| 2 | """ |
| 3 | rag_hyde.py - HyDE (Hypothetical Document Embeddings) para RAG |
| 4 | |
| 5 | Genera un documento hipotético con Ollama a partir de una consulta, |
| 6 | lo embeddea con bge-m3, y busca por similitud coseno en la BD. |
| 7 | |
| 8 | Uso: |
| 9 | python rag_hyde.py "¿qué es una variable de entorno?" |
| 10 | python rag_hyde.py "explica la configuración de red" --top 10 |
atareao / rag_reranker.py — Reranking con cross-encoder bge-reranker-v2-m3
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Pipeline de reranking: hybrid search → cross-encoder → top 5. Usa BAAI/bge-reranker-v2-m3 para rerankear candidatos con atención cruzada. Episodio 821 de atareao con Linux.
| 1 | #!/usr/bin/env python3 |
| 2 | """ |
| 3 | rag_reranker.py — Reranking con cross-encoder (bge-reranker-v2-m3). |
| 4 | |
| 5 | Pipeline: |
| 6 | 1. Hybrid search → top 20 candidatos |
| 7 | 2. Cross-encoder reranker → top 5 finales |
| 8 | |
| 9 | Uso: |
| 10 | python3 rag_reranker.py "cómo configurar certificados SSL" |
atareao / rag_hybrid.py — Búsqueda híbrida FTS5 + embeddings
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Script completo de búsqueda híbrida para la base de conocimiento RAG. Combina FTS5 (BM25) con cosine similarity sobre embeddings de bge-m3. Parámetro alpha para ajustar el peso entre búsqueda exacta y semántica. Episodio 821 de atareao con Linux.
| 1 | #!/usr/bin/env python3 |
| 2 | """ |
| 3 | rag_hybrid.py — Búsqueda híbrida (FTS5 + cosine similarity) para la base de conocimiento RAG. |
| 4 | |
| 5 | Combina lo mejor de dos mundos: |
| 6 | - FTS5: búsqueda textual exacta con stemming y diacríticos |
| 7 | - Embeddings: búsqueda semántica por cosine similarity |
| 8 | |
| 9 | La fórmula de combinación es: |
| 10 | score_total = alpha * sigmoid(fts_score/10) + (1 - alpha) * cosine_sim |