Respuestas con fuentes consultables
Mostrar las fuentes junto a las respuestas generadas para que los lectores puedan revisar el material original.
Recurso educativo · IA aplicada / Full-stack · 2025
CV Screener
Una implementación de referencia para enseñar a construir un sistema de búsqueda documental: ingesta de PDF, recuperación híbrida y respuestas vinculadas a sus fuentes.
El problema
Permitir consultas en lenguaje natural sobre una colección de currículums en PDF, manteniendo las fuentes disponibles junto a cada respuesta.
El enfoque
Separar la ingesta de documentos de la API de consultas. Combinar recuperación vectorial con BM25, almacenar documentos y embeddings en PostgreSQL y ofrecer la misma interfaz de consulta al cliente web. Agregar caché de respuestas y métricas con Prometheus.
Qué ofrece el proyecto
Un proyecto ejecutable de principio a fin, con ingesta de PDF, recuperación híbrida, respuestas con citas e interfaz en Next.js. Docker Compose coordina los servicios y el repositorio incluye comandos de pruebas para la API y el generador de embeddings.
Decisiones de diseño
Servicios separados
Mantener la ingesta, el almacenamiento, la recuperación y la interfaz como componentes que puedan entenderse por separado.
Visibilidad operativa
Incorporar caché y métricas al procesamiento de consultas.