Este agente chatbot PDF de IA es una solución personalizable que permite a los usuarios cargar y analizar documentos PDF, almacenar embeddings vectoriales en una base de datos y consultar esos documentos a través de una interfaz de chat. Se integra con OpenAI u otros proveedores de LLM para generar respuestas con referencias al contenido relevante. El sistema utiliza LangChain para la orquestación de modelos de lenguaje y LangGraph para gestionar los flujos de trabajo del agente. Su arquitectura incluye un servicio backend que maneja gráficos de ingestión y recuperación, un frontend con UI de Next.js para subir archivos y chatear, y Supabase para el almacenamiento vectorial. Soporta respuestas de streaming en tiempo real y permite personalización de recuperadores, prompts y configuraciones de almacenamiento.

El LangChain RAG Agent configura una canalización que ingiere documentos, los convierte en embeddings con modelos de OpenAI y los almacena en una base de datos vectorial FAISS. Cuando llega una consulta del usuario, la cadena de recuperación LangChain obtiene pasajes relevantes, y el executor del agente coordina entre herramientas de recuperación y generación para producir respuestas ricas en contexto. Esta arquitectura modular soporta plantillas de prompt personalizadas, múltiples proveedores LLM y tiendas de vectores configurables, ideal para construir chatbots impulsados por conocimiento.

El sistema RAG potenciado por LLM es un marco enfocado en desarrolladores para construir pipelines RAG. Proporciona módulos para incrustar colecciones de documentos, indexar vía FAISS, Pinecone o Weaviate, y recuperar contexto relevante en tiempo de ejecución. Utiliza wrappers de LangChain para orquestar llamadas a LLM, soporta plantillas de prompts, respuestas en streaming y adaptadores de múltiples vectores. Simplifica la implementación de extremo a extremo de RAG para bases de conocimiento, permitiendo personalización en cada etapa — desde la configuración del modelo de embedding hasta el diseño del prompt y el postprocesamiento de resultados.