Un blog de Joaquín del Cerro sobre sistemas, GIS y la integración de la IA.
Bienvenido a mi espacio personal y profesional. Soy Joaquín del Cerro, y este sitio es el reflejo de mi trabajo y mi pasión: entender los sistemas desde sus fundamentos para construir soluciones robustas.
Aquí encontrarás mis artículos, un repositorio de ideas, análisis técnicos y prototipos sobre arquitectura de software, Sistemas de Información Geográfica (GIS) y, más recientemente, mi exploración en el campo de la Inteligencia Artificial.
¿Alguna vez has querido preguntarle a tu aplicación qué datos tiene o qué puede hacer con ellos, usando tus propias palabras? Esa fue la pregunta que me hice a principios de este año cuando empecé a ver que los modelos de lenguaje (LLMs, Large Language Models o Modelos de Lenguaje Grande) podían hacer cosas increíbles… pero siempre desde un navegador web, lejos de la aplicación de escritorio.
En el artículo anterior, os conté cómo un prototipo de unos pocos dias nos permitió chatear con una IA desde gvSIG. La prueba de concepto funcionaba, pero como os adelanté, me enfrentaba a un muro: los costes de la API. Antes de poder solucionar el problema del coste, necesitaba que la herramienta fuera tan útil, tan indispensable, que mereciera la pena luchar por ella.
En los artículos anteriores de esta serie, conté cómo construimos un asistente de IA para gvSIG desktop, pasando de un simple chat a un potente conjunto de herramientas contextuales. Teníamos un prototipo que funcionaba y que era genuinamente útil. Pero, como os adelanté, me enfrentaba a un problema que no era de código, sino del mundo real ¿cómo podía compartirlo sin que nadie se arruinara?
En el artículo anterior, lo dejé justo en el momento de la revelación: la conexión inesperada entre una herramienta de línea de comandos, gemini-cli, y un protocolo llamado MCP era l respuesta al problema de distribución que casi acaba con el proyecto. Hoy, no vamos a revivir esa búsqueda, sino a remangarnos para construir la solución. Os mostraré en detalle qué son estas piezas y cómo, apoyándome en todo el trabajo previo, encajaron para dar vida a una solución robusta y, por fin, distribuible.
Hola a todos, Últimamente, veo una y otra vez el término “similitud semántica” asociado a la tecnología RAG. Lo encontramos en frases como:
Hola a todos, Si habéis estado siguiendo esta serie de artículos, ya conocéis el qué y el porqué. El viaje desde un chat simple en gvSIG desktop hasta un asistente contextual inteligente gracias al protocolo MCP. Pero hoy quiero hablaros del cómo. Y no me refiero a las librerías o el código, sino a algo más fundamental, la forma en que trabajé para hacerlo realidad.