Base de conocimiento interna: búsqueda en lenguaje natural sobre 23.620 documentos
Por qué las soluciones convencionales fallaban
Años de licitaciones, fichas técnicas, certificados, contratos y correspondencia estaban repartidos por unidades compartidas en decenas de formatos. Encontrar el documento correcto exigía saber quién lo había guardado y con qué nombre.
Diseño específico y optimización de bajo nivel
Vext indexó el archivo documental, clasificó cada fichero en uno de 23 tipos de documento, extrajo su texto y lo dividió en fragmentos con embeddings. El personal pregunta al asistente; este recupera los pasajes más relevantes, responde a partir de ellos y remite a los documentos de origen.
Entregables de Ingeniería
- Indexación del archivo documental de la empresa en 51 formatos de archivo
- Clasificación en 23 tipos de documento y extracción de texto
- Búsqueda semántica basada en embeddings sobre el texto extraído
- Asistente de preguntas y respuestas para el personal, con enlaces a los documentos de origen
Impacto Operativo Verificado
- Texto extraído de 19.363 de 23.620 documentos (82 %), que ahora se buscan por su contenido y no por el nombre del archivo
- 108 preguntas del personal respondidas por el asistente entre julio y septiembre de 2026
- Un único índice con 23 tipos de documento en lugar de unidades compartidas dispersas
Contexto de Arquitectura y Despliegue
Un distribuidor acumula documentos más rápido de lo que nadie puede archivarlos. Vext indexó 23.620 (8,4 GB en 51 formatos, clasificados en 23 tipos de documento) y extrajo el texto de 19.363, el 82 %. Ese texto se dividió en 17.584 fragmentos vectorizados para poder buscar en el archivo por significado. El personal pregunta ahora al asistente en lenguaje natural; entre julio y septiembre de 2026 respondió 108 preguntas, cada respuesta basada en los documentos de la propia empresa.
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