En este artículo reescribo y traduzco al español una guía sobre la creación de un Segundo Cerebro Inteligente basado en LangGraph que combina recuperación aumentada con generación RAG, memoria a largo plazo y revisión humana. Este proyecto personal actúa como un sistema de gestión del conocimiento que organiza notas, facilita la recuperación de ideas y ofrece controles humanos para validar respuestas generadas por IA.
Resumen del objetivo: construir una aplicación que incluya incrustaciones de texto con una base de datos vectorial para RAG, memoria a largo plazo usando Sqlite para almacenar el historial de mensajes y funcionalidad Human in the Loop para que el usuario verifique y edite resultados. El resultado es un asistente personal que aumenta la creatividad y mejora la organización mental.
La estructura central gira en torno a un objeto de estado maestro llamado KnowledgeState que almacena toda la información que circula por el flujo. Entre los elementos clave que mantiene están mensajes de conversación, entrada del usuario, tipo de consulta, documento original, fragmentos de texto, embeddings, fuente, categorías, metadatos, documentos recuperados, fragmentos recuperados, respuesta generada por la IA, respuesta final aprobada por un humano, feedback humano, ediciones, tipo de conocimiento, historial conversacional, preferencias del usuario, estado del pipeline y registros de ejecución. Algunas propiedades son acumulativas, por ejemplo el historial conversacional, y otras representan el último valor disponible, por ejemplo la respuesta final.
El grafo de la aplicación soporta dos caminos principales: ingest para la incorporación de documentos y query para la consulta sobre el conocimiento almacenado. En el camino ingest se toman documentos como PDFs, se dividen en fragmentos, se generan embeddings y se almacenan en una base de datos vectorial como Chroma. En el camino query se recuperan fragmentos relevantes desde la base vectorial, se generan respuestas con el modelo de lenguaje y se pasa el resultado por una revisión humana antes de almacenar la versión validada en la memoria a largo plazo.
La puerta de entrada del grafo es un nodo router que decide la ruta en función del tipo de consulta. Si el tipo es ingest sigue la canalizacion de fragmentado, embedding y almacenamiento. Si el tipo es query ejecuta la recuperación, generación de respuesta, revisión humana y almacenamiento validado. El grafo incluye checkpoints para persistencia del estado, manejo de errores y registros para debug.
Procesamiento por fragmentos: antes de generar embeddings un documento extenso se divide en segmentos manejables. Se recomienda usar un splitter que respete límites naturales como párrafos y oraciones y permita solapado entre fragmentos para mantener contexto. Un ejemplo de parámetros útiles es tamaño de fragmento alrededor de 500 caracteres con solapado de 50, equilibrio que mantiene coherencia y reduce redundancia.
Generación de embeddings: cada fragmento se transforma en un vector de alta dimensión que codifica significado semántico para búsquedas por similitud. Si existe un modelo de embeddings configurado se utiliza para convertir los fragmentos. En caso de fallo es importante tener manejos alternativos para no interrumpir el flujo y registrar el error en los logs.
Almacenamiento vectorial: los embeddings y sus fragmentos se guardan en una base vectorial como Chroma junto con metadatos por fragmento que facilitan consultas refinadas por fuente, categorías o identificador de fragmento. Esta capa hace que las notas dispersas sean fáciles de recuperar y combinar en respuestas enriquecidas.
Memoria a largo plazo y revisión humana: además del almacenamiento vectorial para RAG, se incorpora una base de datos relacional ligera como Sqlite para conservar el historial de mensajes, las respuestas validadas y las ediciones humanas. La revisión humana permite al usuario aprobar, rechazar o editar borradores generados por la IA, garantizando control y calidad. Las respuestas finales validadas se registran como conocimiento reutilizable.
Integración y despliegue: la arquitectura permite integrar una API con FastAPI y una interfaz web que conecte ingest, consulta y circuito de revisión. Esta aproximación facilita crear soluciones de gestión del conocimiento con experiencia de usuario cuidada y escalabilidad en entornos cloud.
Beneficios prácticos: combinar RAG, memoria persistente y Human in the Loop ofrece varias ventajas. Recuperación precisa de información almacenada, trazabilidad y confianza gracias a la validación humana, y capacidad de aprendizaje continuo cuando las ediciones se reincorporan al repositorio. En conjunto, el sistema se siente como una extensión de la memoria personal, perfecta para profesionales que necesitan organizar ideas y convertir notas en activos reutilizables.
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