Vilches Villalobos, Juan Esteban2026-03-112026-03-112026https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/78018La 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.52 páginasesAdministración de la informaciónAsistente virtualRecuperación semánticaArquitectura RAGGestión del conocimientoProcesamiento de lenguaje naturalDesarrollo de Backend para sistema de consultas sobre documentación interna mediante lenguaje natural35609002911428 Trabajo decente y crecimiento económico9 Industria, innovación e infraestructura12 Producción y consumo responsables