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Por sector

Investigar con una IA que descarga los estudios, no que los imagina

El problema de un modelo de lenguaje en investigación tiene nombre: cita con seguridad artículos que no existen, con autores plausibles y un año redondo. Aquí la diferencia no es de prompt, es de arquitectura: los papers se buscan en repositorios reales, se descargan, se comprueba que son PDF y solo entonces se leen.

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Pantalla Sesiones de Mycel con una tarea terminada: las herramientas usadas una a una y, al lado, los ficheros entregados con su vista previa.
Una tarea real: el agente declara el entregable, ejecuta sus herramientas una a una y deja los ficheros listos para descargar.

Cómo funciona, paso a paso

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    Registras la carpeta del proyecto y le describes tu pregunta de investigación.

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    El agente reúne candidatos, los valora y descarga los PDF que de verdad valen.

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    Indexa el fondo y lo consultas todas las veces que quieras.

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    Le pides la síntesis o el informe, y compruebas cada cita contra su PDF.

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De dónde salen los estudios

Hay dos vías y se eligen por materia: Europe PMC para lo biomédico y las ciencias de la vida, y arXiv para física, matemáticas y computación. Una de las herramientas cubre las dos a la vez, filtrando por acceso abierto y por que el PDF exista de verdad.

La búsqueda devuelve primero candidatos con su título, su resumen y su año, sin descargar nada, para poder valorar cuáles valen la pena antes de bajarlos. Después se descargan solo los elegidos, y de cada uno se comprueba la cabecera del fichero: si lo que llegó no empieza por %PDF, no era un artículo y se descarta en vez de guardarlo con nombre de paper.

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De la carpeta de PDF al informe con procedencia

Junto a los PDF descargados queda un CSV de procedencia con el nombre del fichero, el título, el año, la fuente y el resumen de cada uno. Ese fichero es la respuesta a «¿de dónde has sacado esto?» sin tener que abrir los veinte artículos.

A partir de ahí, el fondo se indexa y se consulta en tu idioma: cada respuesta trae los pasajes y el documento del que salen, y dice «no consta» cuando no consta. El informe que redacta el agente cita las fuentes que ha usado, así que comprobar una afirmación cuesta abrir el PDF que tienes al lado.

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Los datos del estudio, además de la bibliografía

Un trabajo de investigación no es solo leer: hay un CSV o un Excel con resultados. El agente lo perfila primero, columna por columna: suma, media, mínimo, máximo y recuentos. Después agrega sobre todas las filas, no sobre una muestra. Los números los hace código; el modelo decide qué calcular y lo explica.

Con eso salen los gráficos y las tablas del anexo. Y si necesitas un cálculo que las herramientas no cubren, se puede escribir y ejecutar un script, siempre que quien lanza la tarea tenga concedido ese permiso, que va apagado por defecto.

En una frase

Busca papers de verdad, se los descarga, los indexa y redacta el informe diciendo de qué estudio sale cada conclusión. Sin citas inventadas.

Qué necesitas

  • Conexión para la búsqueda y la descarga de los artículos.
  • Un modelo de embeddings en el Nodo para indexar: local con Ollama o por tu API.
  • Espacio en disco: una revisión seria son decenas de PDF.

Qué te llevas

  • Los PDF de los artículos, descargados y validados, en tu carpeta.
  • El CSV de procedencia con título, año, fuente y resumen de cada uno.
  • Un índice consultable y el informe redactado citando de dónde sale cada cosa.

Dónde ocurre cada cosa

  1. Tu equipo

    Hace el encargo

  2. Tu Nodo

    Pone el cómputo

  3. La red

    Aporta el conocimiento

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oficios con sus propios encargos

Las herramientas son las mismas; lo que cambia son los documentos con los que trabaja cada uno.

Preguntas frecuentes

¿Puede inventarse una cita?

El informe se apoya en documentos que están descargados en tu carpeta, y por eso la comprobación es barata: abres el PDF. Un modelo siempre puede redondear una frase, pero una referencia sin fichero al lado es la señal clara para desconfiar.

¿Accede a artículos de pago?

No. Trabaja con acceso abierto: Europe PMC y arXiv. Si un artículo no está disponible en abierto, la descarga falla y te lo dice, en vez de guardar la página de la editorial haciéndola pasar por el estudio.

¿Sirve para una tesis o un trabajo de fin de máster?

Para el trabajo pesado: reunir bibliografía real, indexarla, resumir, comparar y analizar los datos. Lo que escribas y firmes es tuyo, y las normas de tu universidad sobre el uso de IA las conoces tú, no nosotros.

¿Los papers y mis datos salen de mi equipo?

Los ficheros se quedan en tu disco y el índice también, dentro de tu propia carpeta. Con modelo local no sale ni el texto de las consultas. Con clave de API salen los prompts hacia el proveedor que elijas, directamente desde tu Nodo.

Pruébalo con tus propios documentos

Creas la cuenta, abres el Nodo y le encargas la primera tarea. Es gratis e ilimitado: el cómputo lo pone tu equipo, así que no hay nada que racionar.