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Después de 10 meses programando con asistentes de IA, he aprendido que son como becarios — poderosos pero que necesitan instrucciones específicas, lo que significa que debo entender profundamente los frameworks para resolver problemas reales como hacer que mi chatbot lento sea rápido.
Actualicé mi chatbot Sydney para probar la búsqueda híbrida de Weaviate y la estructuración de consultas — funciones que necesito para escalar mi chatbot financiero a más de 500 empresas.
Construí un chatbot financiero que responde preguntas sobre el S&P 500 usando datos de la SEC — con un agente de autocrítica que mejora las respuestas antes de que las veas.
Reconstruí mi chatbot con FastAPI y procesamiento asíncrono, reduciendo los tiempos de respuesta mientras simplificaba la interfaz — así es como las optimizaciones específicas transformaron la experiencia del usuario.
Me lancé a construir un chatbot sin experiencia en código y con mucho entusiasmo — solo para descubrir que mi v0.1 era un desastre de bases de datos CSV y chunking primitivo, hasta que los agentes de IA me sacaron del atolladero.