Creé WriteRAG para aplicar a un texto concreto los conocimientos de libros profesionales sobre escritura. Quería obtener un análisis que explicara qué principio conviene tener en cuenta, por qué importa una observación y cómo mejorar el texto.
Cómo funciona el análisis
Reuní principios de escritura, explicaciones y ejemplos de los libros, conservando las referencias a las fuentes. Para encontrar material relevante utilicé una base de datos vectorial.
Cuando se envía un texto, el sistema busca principios relacionados. La IA comprueba si son aplicables y prepara observaciones con explicaciones, recomendaciones y referencias. La idea es ayudar a revisar el texto y aprender a partir de la propia escritura.
Mi aportación
Preparé la estructura de la base de conocimiento y desarrollé el flujo que conecta la búsqueda, el análisis del texto y las observaciones editoriales.
El resultado
El sistema funciona y se utiliza, pero la implementación resultó lenta y poco cómoda. En la práctica, la búsqueda vectorial no respondió a mis expectativas.
Según mis estimaciones, trabajar a fondo un post cuesta alrededor de $10 y, en algunos casos, cerca de $20.
WriteRAG sigue siendo un experimento útil para mí: permite obtener un análisis detallado y aprender de él, aunque la velocidad, la facilidad de uso y el coste limitan su aplicación práctica.