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Probamos Gemini 2.5 Flash Lite con el prompt v3 en 100 imágenes aleatorias del Diario Oficial de la Federación. Cero errores, 2.3s promedio por imagen, y un estimado de $41 USD para procesar las ~97,000 imágenes del corpus completo.
Del archivo WORD descargado al Markdown estructurado listo para embeddings: un recorrido por nuestro pipeline de procesamiento completo que incluye conversión con LibreOffice, filtros LUA personalizados, análisis de imágenes con Gemini y arquitectura de directorios robusta.
Un análisis comparativo entre tres modelos de embeddings (Nomic Embed, Gemini, Jina) evaluando velocidad, calidad y estabilidad en búsqueda vectorial para documentos oficiales mexicanos.
Un análisis de los desafíos encontrados durante la integración de los modelos de IA de Google en el proyecto DOF RAG, el manejo de librerías en evolución y la resolución de problemas con las APIs.
Un análisis comparativo de diferentes modelos de IA en la tarea de describir imágenes para el proyecto DOF-RAG.