SmartFolio es una plataforma de portafolios de carrera impulsada por inteligencia artificial que agrega datos profesionales desde múltiples fuentes como currículums, GitHub y LinkedIn y los hace consultables de forma conversacional utilizando TimescaleDB Cloud Tiger Data con extensiones pgvector y pg_trgm.
Características principales: parseo de currículums con GPT-4o para extraer experiencias, educación y habilidades de forma estructurada; importación de proyectos desde GitHub con lectura automática de README para describir proyectos y pilas tecnológicas; importación de perfiles de LinkedIn mediante pegado de texto bruto y normalización automática; chat conversacional para preguntas en lenguaje natural sobre candidatos; búsqueda híbrida que combina búsqueda semántica basada en embeddings con búsqueda por texto completo; respuestas fundamentadas donde GPT-4o sintetiza respuestas usando únicamente el contexto recuperado; y trazabilidad de la procedencia con cada dato etiquetado según su origen.
Cómo funciona la búsqueda: cada experiencia, registro educativo y habilidad se convierte en un embedding de 1536 dimensiones usando text-embedding-3-small. Las consultas también se convierten en embeddings y se busca similitud semántica con pgvector usando la operación de distancia coseno. Para asegurar precisión en términos y acrónimos se emplea pg_trgm para coincidencia trigram y se combina ambos enfoques mediante una puntuación híbrida ponderada que favorece 70 por ciento la similitud semántica y 30 por ciento la similitud de texto completo, logrando equilibrio entre comprensión conceptual y precisión de palabras clave como PHP, AWS o React.
Almacenamiento fluido: al subir un currículum, importar proyectos o pegar datos de LinkedIn, GPT-4o normaliza el contenido y genera embeddings al instante, por lo que no es necesario migrar esquemas ni indexar manualmente. El sistema sigue creciendo conforme se agregan nuevos elementos y se vuelven inmediatamente consultables.
Patrón de agentes: SmartFolio emplea agentes especializados siguiendo el Model Context Protocol. Un agente de ingestión normaliza y estructura datos entrantes, parseando CVs, READMEs y texto de LinkedIn. Un agente de consulta embebe la pregunta, ejecuta la búsqueda híbrida, recupera los items más relevantes y sintetiza respuestas fundamentadas usando solo el contexto proporcionado con temperatura controlada para reducir la creación de información no verificada.
Optimización y lecciones aprendidas: la calidad de la búsqueda híbrida depende de la cobertura de embeddings, umbrales de similitud, pesos de scoring, límites de resultados y del comportamiento del modelo al sintetizar. Herramientas de diagnóstico fueron clave para ajustar límites de resultados y umbrales, pasando de devolver 1-2 coincidencias a generar 3 o más citas relevantes para consultas técnicas específicas.
Por qué importa: la carrera moderna es un portafolio de experiencias dentro y fuera de la organización, contribuciones open source, proyectos paralelos y aprendizaje continuo. SmartFolio aborda esta realidad ofreciendo una interfaz conversacional que permite a reclutadores y equipos técnicos preguntar cosas concretas como que experiencia en PHP tiene un candidato o qué proyectos demuestran habilidades full stack, y recibir respuestas verificables vinculadas a la fuente original.
Q2BSTUDIO aporta experiencia para llevar soluciones como SmartFolio a producción. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y soluciones de automatización. Si buscas implementar portafolios de carrera conversacionales o herramientas de IA para empresas, nuestro equipo puede diseñar e integrar sistemas a la medida, desde la arquitectura de datos hasta la experiencia conversacional. Conoce nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones a medida y nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas para acelerar la adopción de agentes IA, Power BI y plataformas basadas en embeddings.
Aplicaciones prácticas: reclutamiento más efectivo con búsquedas semánticas y precisión por palabra clave, verificación automática de competencias mediante citas a la fuente, visualización de relaciones entre habilidades, empresas y proyectos, e integración con pipelines de datos y servicios cloud para escalabilidad y seguridad.
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