🍳 Promesas

Usando LLMs para entender y comparar las propuestas de los candidatos presidenciales

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Recetas Electorales

Análisis independiente

¿Qué proponen los candidatos?

Los programas de gobierno son documentos extensos, dispersos, y escritos para que nadie los lea. Cada campaña publica sus propuestas en su propia página, con su propio formato y su propia lógica de navegación. Compararlos requiere leerlos todos, organizarlos mentalmente, y tener buena memoria.

Los LLMs son buenos para esto. Resumen, comparan, y extraen información de textos enormes. El problema es que no tienen acceso a la información que está en las páginas de los candidatos: necesitan que alguien se las dé.

TipUn asistente que leyó todos los programas de gobierno

La app de abajo es un chatbot que usa Retrieval-Augmented Generation (RAG) para responder preguntas sobre los programas de gobierno de los candidatos. Toda la información proviene de los documentos PDF oficiales de cada programa de gobierno y de las páginas web de cada campaña.

Ingredientes

La app fue construida con:

• ragnar: para crear un store vectorial con el contenido de las páginas web de cada campaña. El store usa DuckDB como base de datos, embeddings de OpenAI (text-embedding-3-small) para la búsqueda semántica, y BM25 para la búsqueda por palabras clave.
• ellmer: para conectar con un LLM (GPT-4o-mini) que responde las preguntas usando el contexto recuperado del store.
• shinychat: para la interfaz de chat dentro de una app de Shiny.

El proceso tiene dos pasos:

1. Ingesta: se procesan los PDFs de los programas de gobierno y se recorren las páginas oficiales de cada candidato. Todo el contenido se divide en fragmentos (chunks), se generan embeddings, y se almacenan en el store.
2. Consulta: cuando el usuario hace una pregunta, el LLM busca los fragmentos más relevantes en el store y los usa como contexto para generar una respuesta fundamentada.

Fuentes

El store combina dos tipos de fuentes para cada candidato:

• Programas de gobierno (PDF): los documentos oficiales registrados ante el CNE por cada campaña.
• Páginas web: el contenido publicado en las páginas oficiales de cada campaña.

library(tidyverse)
library(tinytable)

tibble::tibble(
  Candidato = c("Claudia López",
  "Sergio Fajardo",
  "Iván Cepeda",
  "Abelardo de la Espriella",
  "Paloma Valencia"),
  `Programa de gobierno (PDF)` = c(
    "Claudia-lopez-Programa-de-Gobierno.pdf",
    "Programa de gobierno Cambio. Serio. Seguro.pdf",
    "programa-gobierno-2026-2030 (1).pdf",
    "programa-de-gobierno-abelardo-delaspriella-.pdf",
    "Plan-Integrado-de-Gobierno-Final_compressed.pdf"
  ),
  `Página web` = c(
    "claudia-lopez.com",
    "sergiofajardo.com",
    "movimientopactohistorico.co",
    "defensoresdelapatria.com",
    "palomavalencia.com"
  )) |>
    tinytable::tt()

Tabla 1: Fuentes consultadas por candidato

Candidato	Programa de gobierno (PDF)	Página web
Claudia López	Claudia-lopez-Programa-de-Gobierno.pdf	claudia-lopez.com
Sergio Fajardo	Programa de gobierno Cambio. Serio. Seguro.pdf	sergiofajardo.com
Iván Cepeda	programa-gobierno-2026-2030 (1).pdf	movimientopactohistorico.co
Abelardo de la Espriella	programa-de-gobierno-abelardo-delaspriella-.pdf	defensoresdelapatria.com
Paloma Valencia	Plan-Integrado-de-Gobierno-Final_compressed.pdf	palomavalencia.com

La app Promesas

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AdvertenciaLimitaciones

• El contenido del store refleja lo publicado en las páginas oficiales al 29 de marzo de 2026. Las campañas pueden actualizar sus propuestas después de esa fecha.
• Algunas páginas tienen contenido dinámico (JavaScript) que puede no capturarse completamente durante la ingesta.
• El LLM puede cometer errores de interpretación. Siempre es buena idea verificar las respuestas consultando directamente las fuentes.
• La calidad de las respuestas depende de la calidad del contenido publicado por cada campaña. Si un candidato no publica propuestas detalladas, el asistente no podrá inventarlas.