Desarrollo de Backend para sistema de consultas sobre documentación interna mediante lenguaje natural

Abstract

La dispersión de información técnica en la empresa Indemin dificulta la resolución de incidencias y eleva los costos operativos por tiempos de inactividad. Este trabajo presenta el desarrollo de un backend para un asistente virtual con arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation), utilizando Django y LangChain, con el objetivo de centralizar el conocimiento y agilizar el soporte mediante consultas en lenguaje natural a manuales técnicos. La validación de la propuesta se realizó mediante pruebas unitarias, de integración y de carga utilizando Locust, verificando el comportamiento del sistema bajo concurrencia de hasta 100 usuarios. Los resultados confirman la robustez de la API y la eficacia en la recuperación semántica y trazabilidad de las sesiones, proyectando una reducción significativa en los tiempos de respuesta y una mejora en la gestión del conocimiento operativo.