- LLM
- SQL
- AGENT
LLM SQL Agent
Agente con LLM que responde preguntas sobre una base de datos SQL: traduce lenguaje natural a consultas, las ejecuta en modo solo lectura y resume el resultado. Código en github.com/delcenjo/llm-sql-agent.
Preguntas en lenguaje natural sobre una base de datos SQL, sin consultas escritas a mano detrás: el agente recibe unas pocas herramientas y se las arregla solo para inspeccionar el esquema, escribir un SELECT, hacer alguna cuenta y volver con la respuesta.
- Modosolo lectura
- Herramientasschema + SQL
- DemoHF Spaces
Agencia con límites
El agente solo puede ejecutar consultas de lectura, con herramientas acotadas y registro de cada paso que da. La lección del proyecto es esa: la agencia es útil exactamente en la medida en que está bien delimitada.
Ver el razonamiento
Cada respuesta llega con la traza: qué tablas miró, qué SQL escribió y qué devolvió la base de datos. Cuando el agente se equivoca — y se equivoca —, la traza convierte el fallo en algo que se puede depurar en lugar de una caja negra.
Pruébalo en vivo
La demo en HuggingFace Spaces trae una base de datos de ejemplo: haces la pregunta, ves el SQL que genera y el resultado. Ver la traza en directo explica el proyecto mejor que cualquier descripción.
LLM SQL Agent
Demo interactiva alojada en HuggingFace Spaces
Próximos proyectos:
Credit Risk Platform
Plataforma MLOps de scoring de crédito de punta a punta: entrenamiento reproducible con registro de modelos versionado, API de inferencia en FastAPI con validación de entrada, monitorización de drift por PSI y observabilidad con Prometheus y Grafana, todo dockerizado y con CI. Código en github.com/delcenjo/credit-risk-platform.
Transformer from scratch
Modelo de lenguaje tipo GPT implementado desde cero en PyTorch: atención multi-cabeza, máscara causal y bloques residuales escritos a mano, más un tokenizador byte-pair propio y un estudio de ablaciones. Código en github.com/delcenjo/transformer-from-scratch.
Hecho con
