Capí

Capí combate la desinformación ambiental y climática a través de un chatbot alimentado por inteligencia artificial. Creado por Ambiental Media y desarrollado por especialistas en periodismo, ciencias climáticas e IA, la herramienta ofrece información confiable y actualizada sobre cambios climáticos, sus impactos y acciones mitigadoras.

Así funciona

Con una base de datos robusta curada por periodistas especializados y modelos de lenguaje avanzados como Gemini, Capí utiliza lenguaje accesible para democratizar el conocimiento científico sobre el clima, enfocándose especialmente en periodistas, educadores y jóvenes estudiantes. Además de ser una fuente confiable de información, Capí funciona como herramienta educativa interactiva, promoviendo un aprendizaje dinámico sobre cuestiones ambientales y contribuyendo a un futuro más sostenible. Las principales funcionalidades de Capí incluyen el acceso a información precisa alimentada por una base de datos robusta y modelos de lenguaje avanzados, curaduría periodística constante por un equipo especializado en medio ambiente, la participación del público mediante un lenguaje simple y directo, y su uso como herramienta educativa en escuelas para proporcionar un aprendizaje interactivo sobre cuestiones ambientales y cambios climáticos. Estas características aseguran que Capí ofrezca contenido confiable, actualizado y accesible, convirtiéndola en una valiosa fuente de información y un recurso pedagógico eficaz para la concienciación y educación ambiental.

Documentación

Capí es un asistente virtual basado en la nube, desarrollado en Google Cloud Platform (GCP), que utiliza inteligencia artificial avanzada para proporcionar respuestas precisas sobre temas ambientales. Su arquitectura consta de tres capas principales: la de presentación, responsable de la interfaz y el procesamiento de solicitudes de los usuarios; la de inteligencia artificial, que integra el modelo de lenguaje Gemini y el motor de búsqueda semántica RAG (Retrieval Augmented Generation) para generar respuestas personalizadas; y la de infraestructura, que utiliza servicios gestionados de GCP, como Cloud Run y servidores LowCO2, garantizando escalabilidad, eficiencia energética y sostenibilidad. La técnica RAG permite combinar generación de texto con la recuperación de información relevante de bases de datos, optimizando la precisión y relevancia de las respuestas.

Además, el sistema adopta el prompt tuning para ajustar el comportamiento del modelo de lenguaje de forma eficiente, reduciendo costos computacionales y consumo energético al evitar reentrenamientos completos. Este enfoque facilita la personalización del agente para diferentes contextos y mejora continuamente su desempeño. Con un enfoque en sostenibilidad, Capí utiliza servidores en regiones con baja huella de carbono e implementa soluciones optimizadas para equilibrar la eficiencia tecnológica con un impacto ambiental reducido. Esta combinación hace que Capí sea una herramienta innovadora y sostenible para difundir conocimientos sobre cuestiones ambientales.

Para saber más, visita el repositorio en Github y consulta el historial del proyecto y la arquitectura del sistema.