Equipo Hackathon SISTECREDITO - EIA 2025
Marzo 2025
Este documento describe la arquitectura, metodología y decisiones técnicas adoptadas en el desarrollo de un asistente virtual para negociación de compromisos de pago, basado en inteligencia artificial y la arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation).
El sistema propuesto sigue una arquitectura modular, basada en cinco etapas principales:
1. Entrada del Cliente o Agente:
El cliente se comunica a través de una interfaz (chatbot o API), enviando su solicitud.
2. Conversión a Embeddings y Recuperación:
- El texto del cliente se transforma en un vector semántico (embedding).
- Se realiza una búsqueda vectorial en una base de datos (ChromaDB) para recuperar casos históricos y plantillas relevantes.
3. Procesamiento con LLM (modelo generativo):
- El modelo (como GPT-4o o DeepSeek) recibe el mensaje original y los documentos recuperados.
- Genera una respuesta negociada contextualizada.
4. Generación de Propuesta de Compromiso de Pago:
- La respuesta generada incorpora lenguaje y formato de las plantillas oficiales.
- Se adapta según el tipo de dificultad reportada por el cliente.
5. Exposición vía API (FastAPI):
- La respuesta final es devuelta mediante un endpoint REST.
- El sistema puede integrarse con otras plataformas (CRM, WhatsApp, etc.).
La base de conocimiento está compuesta por:
• Casos históricos: Transcripciones y registros de negociaciones previas. • Estrategias etiquetadas: Asociación de casos con estrategias efectivas aplicadas.
Cada documento se preprocesa, tokeniza y se le genera un embedding. Estos se almacenan en un motor vectorial para realizar búsqueda semántica.
Cuando un cliente interactúa, se recuperan los fragmentos más relevantes y se incluyen en el prompt del modelo generativo.
Gracias a la arquitectura RAG, el sistema genera respuestas personalizadas mediante:
• Comprensión del contexto del cliente: Analiza texto y extrae intención. • Sugerencia de estrategia: Basado en similitud con casos anteriores. • Redacción automatizada: Usa el LLM para generar propuestas formales, empáticas y alineadas con las políticas de la empresa.