Recientemente reconstruimos una aplicación que desarrollé anteriormente centrando la solución solo en los componentes esenciales y de mayor impacto. El objetivo fue crear una aplicación lista para producción que seleccione y resuma automáticamente las últimas novedades en inteligencia artificial de forma determinista y transparente. Este artículo explica el concepto, la lógica y la pila tecnológica detrás del sistema, incluyendo cómo se recopilan, validan, resumen y publican noticias de IA de manera automatizada.
Objetivo Construir una canalización de automatización inteligente que recoja fuentes creíbles sobre inteligencia artificial, valide su relevancia y actualidad, utilice un modelo LLM para generar resúmenes estructurados y publique automáticamente un digest agrupado en plataformas como Dev.to. El diseño se basa en dos principios: ningún módulo tiene implementaciones de reserva que oculten fallos y no existen errores silenciosos, cada incidencia queda registrada para trazabilidad.
Configuración mínima El sistema funciona con un objeto de configuración simple que define
Tema: Inteligencia Artificial
Intervalo: cada hora, diario o semanal
Umbral de credibilidad: puntuación numérica para filtrar fuentes poco fiables
Esta configuración facilita la reutilización para nuevos temas o frecuencias sin cambiar la arquitectura básica.
Flujo de trabajo con el LLM Un modelo basado en GPT se encarga de la búsqueda inteligente de datos y de la generación de resúmenes:
1 Generación de palabras clave: el LLM propone palabras clave de una sola palabra relacionadas con IA como ai, machinelearning, deeplearning, automation, neural, robotics, computervision.
2 Recuperación de fuentes: a partir de esas palabras clave identifica fuentes relevantes como feeds RSS, APIs curadas o streams de contenido, filtradas por el intervalo configurado para garantizar actualidad.
Lógica de la aplicación en C# La aplicación principal está escrita en C# sobre .NET 8 y actúa como orquestador entre el LLM y la capa de contenidos. Las validaciones clave son
Comprobación de relevancia en título y URL: se rechazan fuentes cuyo título o URL no contengan ninguna palabra clave generada
Validación de intervalo: solo se aceptan artículos con fecha de publicación dentro del periodo configurado
Compilación de URLs: todas las URL válidas se encolan para un análisis LLM más profundo. Si alguna fuente falla, se rechaza con un registro explícito y no se permite omisión silenciosa.
Procesamiento, resumen y publicación con el LLM Para las URLs validadas el LLM realiza un análisis más exhaustivo:
Visita y extracción: visita cada URL y extrae contenido real para análisis
Verificación de fecha de publicación: solo se incluyen contenidos publicados en el intervalo actual
Comprobación de alineación temática: confirma que el artículo trata sobre inteligencia artificial
Resumen y agrupación: genera resúmenes agrupados por categorías como Aplicaciones, Modelos, Investigación y Políticas
Publicación automática: el digest resultante se publica directamente en Dev.to mediante su API REST, creando una serie consistente tipo AI Daily Digest sin intervención manual.
Pila tecnológica Orquestador: C# y .NET 8. Integración LLM: APIs de modelos avanzados para generación de palabras clave y resúmenes. Fuentes de datos: feeds RSS y APIs curadas. Almacenamiento y configuración: JSON para intervalos y umbrales. Logging: Serilog para registro de errores y estado. Publicación: API REST de Dev.to. Ejecución: tareas programadas con Cron o Windows Task Scheduler para entornos cruzados. La arquitectura es modular para permitir pruebas independientes y extensión progresiva.
Ejemplo de salida Un digest diario típico contiene un encabezado con la fecha, resúmenes agrupados por categoría, enlaces a las fuentes originales y metadatos sobre el nivel de credibilidad y la hora de publicación, todo generado y publicado automáticamente por la pipeline.
Por qué esta arquitectura funciona Diseño determinista con criterios claros de éxito y fallo, cero errores silenciosos gracias a logging exhaustivo, alcance configurable por tema y frecuencia, validación y resumen impulsados por LLM en lugar de scraping bruto, y preparación para producción con monitorización y APIs.
Próximos pasos Planes futuros incluyen ampliar a monitorización multi tema como IA aplicada a seguridad cibernética, integrar búsqueda por similitud vectorial para mejorar la relevancia de palabras clave, añadir cross posting a Mastodon y LinkedIn y construir una interfaz web ligera para configuración y analítica.
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Reflexión final Este proyecto demuestra cómo la inteligencia artificial puede automatizar su propio ecosistema informativo. Al combinar lógica determinista en C# con capacidades generativas de LLM, se consigue una canalización que cura y entrega inteligencia diaria fiable sin intervención humana. Es una idea sencilla y poderosa: usar inteligencia para automatizar inteligencia. Si te interesa explorar automatización con IA, DevOps para datos o pipelines impulsados por LLM, Q2BSTUDIO puede proporcionar la consultoría y el desarrollo para llevar esa visión a producción.