Major Canadian Bank
Chatbot RAG para un gran banco canadiense
Construimos un sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) listo para producción que permite responder preguntas de forma inteligente sobre más de 3.200 documentos internos usando Azure OpenAI y LangChain.
El desafío
El banco necesitaba permitir que empleados y stakeholders encontraran respuestas precisas y contextuales dentro de un gran corpus de documentos internos que cubría múltiples áreas del negocio. La búsqueda manual era lenta y a menudo devolvía resultados incompletos o irrelevantes.
Nuestra solución
Diseñamos y entregamos un sistema RAG completo formado por una librería de Python con componentes DocumentManager y ConversationManager, un microservicio Flask contenerizado con APIs REST y una utilidad de carga de datos para ingerir más de 3.200 documentos. El sistema admite conversaciones multi-turno, procesamiento de documentos con imágenes y varios modos de conversación.
El impacto
- Más de 3.200 documentos ingeridos y consultables mediante búsqueda semántica
- Soporte para conversaciones multi-turno con respuestas conscientes del contexto
- Análisis de imágenes para gráficos y elementos visuales en documentos
- Microservicio contenerizado listo para producción con despliegue en Docker
Tecnologías utilizadas
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