DocGPT está diseñado para simplificar la extracción de información y las preguntas y respuestas a partir de documentos, proporcionando una interfaz de conversación fluida. Los usuarios pueden subir documentos en formatos PDF, Word o PowerPoint, que luego son procesados mediante parsers de texto. El contenido se divide en segmentos y se embebe con modelos de embeddings de OpenAI, almacenándose en una base de datos vectorial como FAISS o Pinecone. Cuando un usuario realiza una consulta, DocGPT recupera los fragmentos de texto más relevantes mediante búsqueda por similitud y usa ChatGPT para generar respuestas precisas y contextualizadas. Incluye chat interactivo, resumen de documentos, prompts personalizables para necesidades específicas del dominio, y está construido en Python con una interfaz Streamlit para facilitar su despliegue y extensión.

AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.

El chatbot LangChain para soporte al cliente aprovecha el framework LangChain y modelos de lenguaje grandes para ofrecer un agente conversacional inteligente adaptado a escenarios de soporte. Integra un almacén vectorial para guardar y recuperar documentos específicos de la empresa, garantizando respuestas precisas en contexto. Mantiene una memoria multivuelta para gestionar preguntas de seguimiento de forma natural y soporta plantillas de indicaciones personalizables para alinearse con el tono de la marca. Con rutinas integradas para la integración API, los usuarios pueden conectarse con sistemas externos como CRM o bases de conocimientos. Esta solución de código abierto facilita desplegar un bot de soporte autohospedado, reduce tiempos de respuesta, estandariza respuestas y permite escalar operaciones de soporte sin necesidad de experiencia avanzada en IA.