Cómo construí un agente de investigación de IA local para artículos automáticos estilo Wikipedia
Recientemente completé un proyecto de IA interesante para un cliente.
El objetivo era construir un sistema que generara automáticamente artículos estilo Wikipedia asegurando que cada artículo incluyera enlaces a un sitio web específico. Era un requisito clave porque el negocio del cliente depende en gran medida del SEO.
Como base, usé Stanford STORM, un agente de investigación de IA de código abierto diseñado para generar artículos de investigación de alta calidad. Explora automáticamente la web, recopila información de múltiples fuentes, construye un esquema bien estructurado y produce artículos completos en estilo enciclopédico.
Uno de los objetivos principales del proyecto era mantener los costes operativos lo más bajos posible, así que todo el sistema funciona con un LLM local en lugar de costosos modelos en la nube.
Personalicé STORM para adaptarlo al flujo de trabajo del cliente:
- Añadí soporte para un modelo de lenguaje local.
- Modifiqué el pipeline de investigación y generación de contenido.
- Añadí lógica para usar siempre la información del sitio web del cliente como una de las fuentes de investigación.
- Garanticé que las referencias relevantes a ese sitio se incluyeran automáticamente en cada artículo generado.
El resultado es un sistema de IA totalmente automatizado que crea artículos de investigación de alta calidad incorporando los recursos del cliente en la lista de referencias. Esto apoya la estrategia SEO del cliente y elimina una cantidad significativa de trabajo manual.
Proyectos como este me recuerdan que el verdadero valor de la IA no es solo usar grandes modelos de lenguaje — es adaptarlos para resolver problemas de negocio reales de forma eficiente.