Domingo 1 de noviembre de 2026 ·
Búsqueda offline de documentos internos con Ollama: RAG mínimo con un LLM local
Útil para
Tutorial que explica cómo montar con Ollama, usando gemma3:4b y nomic-embed-text, un sistema que divide los documentos internos en fragmentos de unos 800 caracteres con solapamiento de 100 y los vectoriza. Una vez descargados los modelos, el sistema busca los fragmentos relevantes y responde preguntas sin enviar los documentos a servicios externos. La implementación se hace con Python y guarda los vectores en un archivo JSON.
Qué significa
Las organizaciones que no quieren subir sus documentos internos a servicios externos tienen una guía práctica para crear un buscador con respuestas que funciona en su propio equipo.
Fuentes originales
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