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Cómo crear pipelines RAG locales con tu IA y Ollama

Conecta Ollama a tu agente para procesar datos localmente. Una vez conectado, tu IA podrá convertir texto en vectores de búsqueda sin usar una API en la nube.

Pregunta a la IA sobre esta página

Respuesta rápida

¿Cómo puedo crear un pipeline RAG local con mi IA?

Utilizas tu agente para convertir texto local en embeddings vectoriales mediante Ollama. Esto concentra el trabajo pesado en tu propio hardware y garantiza que tus documentos sensibles nunca salgan de tu entorno local. A continuación verás cómo funciona el proceso de embedding.

Los resultados.

Dónde terminan tus datos.

Lo que obtienes al ejecutar esta tarea.

LOCAL

Almacenamiento vectorial privado

Tu agente crea representaciones matemáticas de tus archivos. Estas permanecen en tu máquina para realizar búsquedas semánticas privadas.

SEGURO

Cero exposición a la nube

El proceso de embedding ocurre totalmente en tu hardware local. No se envían datos a proveedores externos para su procesamiento.

LISTO

Conocimiento consultable

Tu agente convierte texto bruto en un formato estructurado. Esto permite recuperar contexto relevante al instante durante los chats.

HUMANO

Requiere revisión manual

Tú decides qué documentos vale la pena indexar. La IA no decidirá qué es importante sin tu dirección.

El flujo

Lo que hace tu IA cuando llegan los datos.

El agente gestiona la conversión matemática de tu texto.

  1. Leer archivos locales

    Tu agente accede a los archivos de texto o documentos que le indiques.

    generate_embeddings

  2. Generar vectores

    El agente convierte fragmentos de texto en vectores numéricos usando tu motor local.

    generate_embeddings

  3. Embedding alternativo

    Si prefieres un enfoque basado en la nube para tareas específicas, el agente puede usar un proveedor externo.

    openai_embeddings

  4. Indexar para búsqueda

    El agente prepara los vectores para que puedan usarse en la recuperación semántica en futuros prompts.

    generate_embeddings

Pruébalo

Copia estos ejemplos para empezar.

Usa estos prompts para iniciar el proceso de embedding.

Puntos de partida

Estas son frases iniciales. Sustituye el texto entre corchetes por tus rutas de archivos o nombres de carpetas específicos.

Ollama Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_hYpu67YLXAzJ2w17TRhdjXKZcyynLB0AY9L4fYBJ/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Ollama capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ollama-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_hYpu67YLXAzJ2w17TRhdjXKZcyynLB0AY9L4fYBJ/mcp"
    }
  }
}
Copia en el chat04

  • Generate embeddings for the text in ./docs/project_notes.txt

  • Create vector embeddings for all the files in my /legal/contracts folder

  • Use local embeddings to index the contents of my README.md file

  • Convert the text in this specific PDF to embeddings so I can ask questions about it

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Empieza aquí

Conecta Ollama una vez y luego pregunta.

Solo tienes que vincular el MCP a tu cliente. Tus credenciales permanecen cifradas y podrás empezar a procesar archivos de inmediato.

Conectar Ollama a tu IA

FAQ

Cómo funciona esta tarea.

  • 01

    ¿Mis datos van a la nube cuando uso embeddings locales?

    No. Al usar la herramienta de embedding local, todo el procesamiento ocurre en tu propio hardware.

  • 02

    ¿Puede la IA borrar mis archivos originales?

    No. El agente solo lee los archivos para crear los embeddings; no tiene capacidad para borrar o modificar tus documentos originales.

  • 03

    ¿Puedo usar embeddings de OpenAI en lugar de los locales?

    Sí. Puedes elegir entre la generación local o usar un proveedor externo si lo prefieres.

  • 04

    ¿Esto indexará automáticamente todo mi disco duro?

    No. La IA solo procesa los archivos o carpetas específicos que le indiques explícitamente.

  • 05

    ¿Debo gestionar la base de datos vectorial yo mismo?

    El agente gestiona la generación de los vectores, pero tú gestionas los archivos que se están procesando.

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