El problema
Los documentos están en PDFs, wikis, tickets y chats. El equipo busca a mano. A veces pega un trozo en un ChatGPT público. Ese modelo no ve vuestros archivos. Tampoco ejecuta nada en vuestro entorno.
Qué dejo montado
Un RAG sobre la documentación que elijamos. O un agente para un caso concreto: consultas, clasificación, informes.
El sistema busca en esos documentos. Responde con fuente. Quien pregunta entra con la cuenta de la empresa.
- Cargar los documentos (carpeta, wiki o API).
- Respuestas con título, fragmento y enlace.
- API o chat interno.
- Registro de preguntas. Reindexar cuando cambian los archivos.
Stack habitual: OpenAI, LangChain o LangGraph, pgvector, Pinecone o Chroma, backend en Python. Elige lo que el equipo pueda mantener.
Preguntas frecuentes
¿Qué problema resuelve este trabajo?
Los documentos están en PDFs, wikis, tickets y chats. Un ChatGPT público no los ve. Tampoco ejecuta nada en vuestro entorno.
¿Qué dejas montado?
Un RAG o un GPT sobre la documentación que elijamos. O un agente para un caso concreto. Chat o API. Registro de preguntas.
¿Cómo se empieza?
Correo david@davidtovar.dev o teléfono +34 657 23 05 07. Acotamos el caso y lo montamos.
Las notas de cómo lo monto están en las guías.
Si quieres que lo monte, escribe a david@davidtovar.dev o llama al +34 657 23 05 07. Madrid.