CustomerAgent — Asistente IA con RAG
Agente autónomo de soporte al cliente que utiliza RAG multi-modelo para responder preguntas basadas en documentos corporativos de forma contextual y precisa.
CustomerAgent es un asistente virtual inteligente que utiliza Retrieval Augmented Generation (RAG) para responder preguntas de clientes basándose en la documentación corporativa de la empresa. Soporta múltiples proveedores de IA: OpenAI GPT-4o-mini, Groq Llama, Gemini y Claude. El sistema ingesta documentos (PDFs, TXT, MD, CSV), los procesa en fragmentos, genera embeddings vectoriales y los almacena en Supabase con pgvector. Cuando un cliente hace una pregunta, el sistema busca los fragmentos más relevantes y genera una respuesta contextualizada usando el modelo seleccionado. Incluye widget embebible instalable en cualquier web, streaming de respuestas en tiempo real, arquitectura multi-tenant con roles y límites configurables, sistema de planes con suscripciones, panel de métricas, historial de conversaciones y API REST documentada.
El Desafío
Las empresas gastan horas respondiendo las mismas preguntas de clientes. Los chatbots tradicionales solo responden preguntas predefinidas y no entienden contexto.
La Solución
Creamos un sistema RAG que ingesta la documentación corporativa, la convierte en embeddings vectoriales y genera respuestas contextualizadas usando IA, reduciendo drásticamente el tiempo de soporte.
Tecnologías utilizadas
Funcionalidades
- Ingesta de documentos PDF, TXT, MD y CSV
- Multi-modelo: OpenAI, Groq, Gemini, Claude
- Dual embedding: OpenAI + Gemini
- Generación de embeddings vectoriales
- Búsqueda semántica con pgvector
- Chat contextual multi-provider
- Streaming de respuestas en tiempo real
- Widget embebible instalable en cualquier web
- Multi-tenant con organizaciones y roles
- Auto-provisioning de organizaciones con planes (demo/pago)
- Panel administrativo con gestión de clientes y planes
- Suscripciones con cobro automático Mercado Pago (próximamente)
- Límites de uso configurables por cliente
- Feedback de respuestas (me gusta / no me gusta)
- Panel de métricas y analítica
- Historial de conversaciones persistido
- Guardrails para respuestas precisas
- Dashboard administrativo con métricas
- API REST documentada con Swagger
- Docker listo para Railway
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Resultados
92%
Precisión en respuestas
<2s
Tiempo de respuesta
100+
Documentos procesados
$0.002
Costo por consulta
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