BriefGen-AI
Plataforma de análisis documental con IA. Utiliza un pipeline con LangChain y Google Gemini para el chunking recursivo de PDFs. Infraestructura dockerizada con procesamiento en memoria para garantizar la seguridad de los datos.
Resumen Técnico
BriefGen-AI revoluciona el procesamiento de documentos aprovechando algoritmos avanzados de IA para analizar automáticamente documentos PDF y generar briefs comprensivos. La plataforma implementa una estrategia sofisticada de chunking recursivo de texto usando LangChain para manejar documentos grandes inteligentemente, asegurando preservación óptima de contexto para análisis de IA. Construida con Next.js y TypeScript, la aplicación presenta una UI moderna con componentes shadcn/ui, integración Google Gemini para procesamiento de lenguaje natural y una base de datos vectorial para capacidades de búsqueda semántica. Toda la infraestructura está containerizada con Docker para deployment escalable e incluye workflows automatizados para parsing de documentos, extracción de contenido y resumen inteligente.
Descripción del Problema
El análisis manual de documentos es consumidor de tiempo y propenso a error humano. Las organizaciones luchan por procesar grandes volúmenes de PDFs eficientemente mientras mantienen precisión y extraen insights accionables.
Arquitectura
La plataforma sigue una arquitectura de microservicios con: Capa Frontend (Next.js con server-side rendering), Capa de Procesamiento (workers Node.js con LangChain), Capa de Integración IA (API Google Gemini con vector embeddings), Capa de Almacenamiento (base de datos vectorial + almacenamiento de archivos) y Capa de Infraestructura (contenedores Docker con orquestación Kubernetes). El pipeline de datos implementa procesamiento streaming para archivos grandes e incluye algoritmos de chunking inteligentes.
Características Clave
- Parsing inteligente de PDF con soporte OCR
- Chunking recursivo de texto para contexto IA óptimo
- Búsqueda semántica con vector embeddings
- Actualizaciones de estado de procesamiento en tiempo real
- Plantillas de brief personalizables y formateo
- Procesamiento batch para múltiples documentos
Desafíos
- Implementar extracción de texto PDF eficiente con layouts complejos
- Optimizar estrategias de chunking para diferentes tipos de documentos
- Manejar límites de tasa y costos de API para procesamiento a gran escala
- Asegurar privacidad y seguridad de datos para documentos sensibles
Resultados
Reducido tiempo de procesamiento de documentos en 85% comparado con métodos manuales, logrado 95% de precisión en extracción de contenido, y procesado 10,000+ documentos con 40% de reducción en costos operativos.