RAG para documentos
Sistema para consultar PDFs con lenguaje natural usando búsqueda semántica y generación de respuestas con contexto. Diseñado con mentalidad de producción: claridad, trazabilidad y evolución incremental.
Problema
Organizaciones acumulan documentos PDF (normativas, manuales, reportes, contratos). Encontrar información útil suele ser lento: la búsqueda por palabras exactas falla, el conocimiento se fragmenta y los equipos pierden tiempo.
Solución
Implementé una arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation) que combina:
- Extracción de texto desde PDFs
- Fragmentación (chunking) para indexación eficiente
- Embeddings + búsqueda semántica para recuperar contexto relevante
- Generación con LLM usando el contexto recuperado
Búsqueda semántica
Recupera los fragmentos más relevantes del documento incluso cuando no coinciden palabras exactas.
Respuestas con contexto
Genera respuestas usando solo el contenido recuperado para reducir alucinaciones.
Evolución a citas
Preparado para incluir fuentes por página/fragmento (citations) y trazabilidad.
Arquitectura
Flujo base (MVP) pensado para evolucionar a citas y UI de chat.
- Ingesta de PDF
- Extracción y limpieza de texto
- Chunking (fragmentación)
- Embeddings por fragmento
- Indexación en vector store
- Consulta semántica
- Respuesta con contexto (RAG)
Stack
Componentes típicos del sistema (puedes ajustar a tu stack real).
Próximos pasos
Próximo: construir la demo simple (PDF → resumen / chat). Luego añadir:
- Citas por fragmento (fuentes)
- UI de chat con historial
- Evaluación de calidad (relevancia, alucinación, cobertura)
- Controles de privacidad / roles (si aplica)