RAG — Inteligencia Documental Financiera
Pregunta a documentos PDF y bases de datos en lenguaje natural. Sin SQL. Sin buscar en carpetas.
Este demo muestra un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) que permite consultar documentos financieros en PDF y datos almacenados en bases de datos usando lenguaje natural. El sistema procesa los documentos, genera embeddings vectoriales, y utiliza GPT para generar respuestas precisas basadas en el contenido real de los documentos.
Demo en Vivo
Cómo Funciona
Ingesta
PDFs y tablas SQL se procesan y dividen en chunks de texto optimizados para búsqueda semántica.
Embeddings
Cada chunk se convierte en un vector numérico usando el modelo text-embedding-3-small de OpenAI.
Consulta
La pregunta se vectoriza, se buscan los chunks más similares, y GPT genera una respuesta fundamentada.
Stack Técnico
Código Fuente
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