Aplicación web con LLMs multi-agente que ayuda a recién llegados a encontrar el barrio ideal en Sídney. Combina sentimiento de Reddit, datos de criminalidad, puntajes de transporte y OpenStreetMap en un asistente conversacional. Ganó el premio al Mejor Proyecto de IA con LLM en UTS 2026.
Plataforma de recomendación de barrios impulsada por IA para el Gran Sídney, desarrollada como parte del Máster en Ciencia de Datos e Innovación en UTS. Combina datos estructurados del gobierno (estadísticas de criminalidad, transporte de TfNSW), datos geoespaciales vía PostGIS y sentimiento comunitario extraído de Reddit r/sydney mediante un pipeline de NLP con DeBERTa y GoEmotions. El sistema clasifica los 656 barrios del Gran Sídney según un perfil de ponderación definido por el usuario y responde preguntas en lenguaje natural a través de un pipeline multi-agente con CrewAI, RAG y trazas de evidencia auditables. Lideré la arquitectura completa del backend: endpoints FastAPI, el agente Synthesiser, scoring de habitabilidad en memoria, ingesta de datos ArcGIS y todo el frontend en Next.js, incluyendo el flujo de onboarding, el mapa interactivo, el panel de evidencia y el modal de reporte. El almacén vectorial corre en ChromaDB con embeddings MiniLM-L6-v2 y Supabase PostgreSQL como capa de datos estructurados. Ganó el premio al Mejor Proyecto de IA con LLM en la competencia Applied NLP de UTS (Otoño 2026), calificado con H y 98/100.
