Caso de estudio
LookR
Búsqueda de moda con visión artificial e IA generativa.
01
Problema
Encontrar prendas parecidas o expresar una idea visual con texto es difícil con filtros tradicionales.
02
Solución
LookR combina búsqueda por texto, imagen e inspiración con embeddings visuales y semánticos para recomendar prendas relevantes.
03 · Arquitectura
Image/Text input -> FastAPI -> CLIP + semantic embeddings -> Pinecone -> Ollama recommendations
04
Mi contribución
Diseñé parte de la arquitectura de la aplicación, evalué distintos LLMs y VLMs, refactoricé las rutas del backend, desarrollé el agente y su prompt, y realicé ajustes en la configuración e integración con Pinecone.
05 · Stack
06
Decisiones técnicas
Los embeddings visuales y semánticos se mantienen separados para combinar señales complementarias y permitir búsquedas por imagen, texto o ambas.