Strata AI Research Workspace
Plataforma inteligente de investigación y estudio con IA, búsqueda semántica y organización contextual
Año
2026
Duración
En desarrollo
Rol
Full Stack & AI Developer
Tipo
Proyecto Personal
Resumen
RAG
Documentos
Procesamiento de PDFs, notas y archivos
pgvector
Búsqueda IA
Búsqueda semántica con embeddings
AI
Arquitectura
Backend modular orientado a IA
Realtime
Streaming
Respuestas IA en tiempo real
El Problema
Las herramientas tradicionales para estudiar e investigar están fragmentadas, tienen poca contextualización y no permiten trabajar de forma inteligente con documentos, notas y conocimiento conectado.
La Solución
Diseñé una plataforma moderna de investigación impulsada por IA utilizando arquitectura RAG, embeddings vectoriales y búsqueda semántica para transformar documentos y notas en un workspace inteligente y contextual.
Arquitectura
Arquitectura RAG
Sistema basado en Retrieval-Augmented Generation para responder preguntas usando contexto real extraído de documentos y conocimiento almacenado.
Embeddings vectoriales
Uso de PostgreSQL con pgvector para búsqueda semántica avanzada y recuperación contextual eficiente.
Servicios desacoplados
Separación entre procesamiento documental, embeddings, autenticación y motor IA para mantener escalabilidad y mantenibilidad.
Stack Tecnológico
Frontend
Backend
Database
DevOps
Other
Características Clave
Gestión de documentos
Carga y procesamiento de PDFs, notas, documentos y contenido textual.
Chat contextual con IA
Conversaciones inteligentes basadas en el contenido real de los documentos cargados.
Búsqueda semántica
Recuperación de información utilizando embeddings y similitud contextual.
Resúmenes automáticos
Generación automática de resúmenes y conceptos clave.
Notas inteligentes
Creación automática de notas organizadas y conocimiento conectado.
Visualización de conocimiento
Mapas mentales, relaciones y líneas de tiempo generadas mediante IA.
Retos Técnicos
Precisión contextual
Problema
El sistema debía responder preguntas usando únicamente información relevante y contextualizada.
Solución
Implementé pipelines RAG con recuperación semántica utilizando embeddings y chunking optimizado.
Streaming en tiempo real
Problema
Las respuestas IA debían sentirse fluidas y rápidas para mejorar la experiencia del usuario.
Solución
Diseñé una arquitectura compatible con streaming de tokens y respuestas progresivas.
Procesamiento documental
Problema
Los documentos podían venir en múltiples formatos y estructuras inconsistentes.
Solución
Integré herramientas de parsing y extracción para PDFs, OCR y documentos estructurados.
Resultados
Workspace inteligente orientado a investigación y estudio avanzado
Arquitectura moderna basada en IA y búsqueda semántica
Procesamiento contextual de documentos y conocimiento conectado
Base sólida para futuras funciones de agentes IA y colaboración
Lecciones Aprendidas
"La experiencia de usuario es tan importante como el modelo de IA."
"La búsqueda semántica mejora radicalmente la calidad del contexto."
"Un sistema RAG bien diseñado necesita buen chunking y embeddings consistentes."
"Separar servicios IA facilita escalabilidad y mantenimiento futuro."