Blazer AI es un asistente conversacional impulsado por inteligencia artificial diseñado para estudiantes y personal de AB Tech que permite encontrar rápidamente información oculta en el extenso sitio web y en el manual estudiantil de la institución. La aplicación resuelve el problema habitual de alumnos y docentes que pierden tiempo navegando recursos institucionales para responder preguntas académicas, transformando documentación estática en una experiencia interactiva disponible 24/7.
Lo que construí en solo dos semanas mientras cursaba cinco asignaturas fue un sistema que combina búsqueda por similitud vectorial con enrutamiento inteligente de consultas para ofrecer respuestas contextualmente relevantes. Blazer AI distingue automáticamente entre consultas específicas de cursos, por ejemplo CSC-151, y preguntas generales como requisitos de graduación, redirigiendo cada petición al mecanismo de búsqueda más apropiado.
Entre las funcionalidades clave están el enrutamiento inteligente entre búsqueda vectorial y no vectorial, respuestas en tiempo real generadas por IA con citas a las fuentes, y un diseño responsivo pensado para uso móvil. El sistema maneja búsquedas semánticas mediante embeddings, consultas directas a la base de datos para códigos de curso y ensambla contexto con metadatos de fuente para que la respuesta sea completa y verificable.
Arquitectura técnica: frontend en React desplegado en Heroku con Static Buildpack, backend en Node.js/Express con PostgreSQL y extensión pgvector como base de datos vectorial. Integración de IA mediante Claude 3.5 Haiku a través de Heroku Managed Inference y uso de Heroku Embedding Model API para generar embeddings desde las consultas. La arquitectura multiagente incluye un Query Router para decidir la estrategia de búsqueda, un Vector Search Agent para búsquedas semánticas, un Course Lookup Agent para consultas por código de curso y un Response Generator que produce respuestas amigables para estudiantes.
Retos técnicos resueltos: implementación híbrida de coincidencia exacta de códigos de curso y búsqueda vectorial para optimizar precisión y velocidad; pipeline de procesamiento de datos que convierte PDFs y contenido web en fragmentos estructurados con embeddings; optimización de contexto para incluir prerrequisitos y correquisitos dentro de límites de tokens; y diseño mobile-first adaptado a los patrones de uso estudiantil. La base de conocimiento integra el manual estudiantil de AB Tech en PDF y el sitemap del sitio, cubriendo políticas académicas, información de cursos y recursos del campus.
Futuras implementaciones contemplan permitir que cualquier institución arrastre y suelte su sitemap o PDF del manual para que la aplicación lo parse y genere embeddings automáticamente, facilitando la creación de agentes RAG personalizados para cualquier entidad académica, que era la visión original del proyecto aunque se ajustó por limitaciones de tiempo y desarrollo en solitario.
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Blazer AI demuestra cómo una combinación de tecnologías modernas —embeddings, búsqueda vectorial con pgvector, orquestación de agentes, y modelos de lenguaje— puede convertir documentación institucional en un asistente conversacional preciso y útil. En Q2BSTUDIO estamos listos para llevar este tipo de proyectos a su institución o empresa, desde la concepción y desarrollo hasta el despliegue y aseguramiento, optimizando recursos, mejorando la experiencia del usuario y potenciando la productividad académica y organizacional.
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