Objetivo
Facilitar la consulta de colecciones documentales mediante conversaciones con contexto recuperado desde fuentes procesadas.
Desarrollo web + RAG
Chatbot UNIJUD
Asistente documental con ingesta multiformato, recuperación vectorial, modelos locales y funciones de voz.
Tecnologías utilizadas
LaravelVue 3FastAPILangGraphOllamaPostgreSQLpgvectorFaster-Whisper
Solución
El sistema combina una interfaz web con servicios de ingesta, indexación y orquestación conversacional para responder sobre documentos disponibles.
Arquitectura
Arquitectura RAG desacoplada. El frontend Laravel/Vue consume una API FastAPI, que coordina flujos LangGraph, consulta documentos indexados en PostgreSQL con pgvector y utiliza Ollama para generar respuestas. Cada respuesta incorpora contexto recuperado y citas de las fuentes.
Infraestructura
Arquitectura de servicios con Docker Compose: frontend Laravel/Inertia, API FastAPI, PostgreSQL con pgvector para búsqueda semántica y Ollama para modelos locales. Incorpora almacenamiento documental, procesamiento RAG y servicios opcionales de voz mediante Whisper y Kokoro TTS.
Alcance de publicación
Se publica únicamente una descripción técnica de alto nivel. Las fuentes documentales, configuraciones internas y futuras capturas se revisarán antes de incorporarse.
Interfaz del sistema
Galería de pantallas
Explora las capturas y selecciona una para ampliarla.