CompletadoDesarrollado por Gibmyx Gomez

chatIA

Asistente Corporativo con RAG Híbrido, Tools y WhatsApp Desacoplado

Asistente fullstack de inteligencia artificial que combina búsqueda semántica (RAG) sobre documentación en Markdown con consultas SQL en tiempo real mediante Function Calling / Tools tipadas con Zod. Cuenta con chat web con streaming en vivo y atención oficial por WhatsApp con arquitectura de cola asíncrona de alta concurrencia.

Ver repositorio en GitHub

Tecnologías clave

Next.js (App Router)
React 19
LangChain.js
Google Gemini
Supabase
pgvector
WhatsApp Cloud API
Tailwind CSS v4
TypeScript

Ingeniería & Diseño

Arquitectura del Sistema

Arquitectura híbrida de dos canales desacoplados: una interfaz web con streaming de tokens palabra por palabra, y un webhook de WhatsApp de respuesta ultra rápida (<50ms) respaldado por una cola durable en PostgreSQL con procesamiento asíncrono vía workers.

Diagrama de flujo & topologíachat-ia.architecture

  ┌─ INGESTA OFFLINE ────────────────────────────────────────────────────────┐
  │   data/*.md  ──▶  TextSplitter  ──▶  Gemini Embeddings (768d)  ──▶  Vector  │
  └─────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                                        ▼
                          ┌───────────────────────────┐
                          │     Supabase Postgres     │
                          │   - documents (pgvector)  │
                          │   - roles / empleados     │
                          │   - webhook_queue         │
                          └───────────────────────────┘
                                 ▲             ▲
    CANAL 1: CHAT WEB            │             │      CANAL 2: WHATSAPP CLOUD API
   ┌─────────────────────────────┴┐           ┌┴────────────────────────────────────────┐
   │ Next.js (/api/chat)          │           │ Webhook (/api/whatsapp) ──▶ HTTP 200 OK │
   │ ──▶ RAG + SQL Tools (Zod)    │           │ ──▶ Worker (FOR UPDATE SKIP LOCKED)     │
   │ ──▶ Token Streaming SSE      │           │ ──▶ Despacho vía Meta Graph API v21.0   │
   └──────────────────────────────┘           └─────────────────────────────────────────┘

Puntos clave de la arquitectura

RAG sin alucinaciones: Búsqueda semántica con distancia coseno sobre vectores de 768 dimensiones con temperature 0 para respuestas exactas.
SQL Tools tipadas con Zod: Consultas dinámicas a base de datos relacional para empleados y roles sin exponer consultas abiertas.
Cola durable desacoplada: El webhook de WhatsApp persiste eventos en 'webhook_queue' y confirma HTTP 200 a Meta en milisegundos para evitar timeouts.
Workers concurrentes seguros: Procesamiento en segundo plano utilizando PostgreSQL 'FOR UPDATE SKIP LOCKED' para evitar condiciones de carrera.
Resiliencia Multi-Model: Fallback automático entre gemini-flash-latest, gemini-3.5-flash y gemini-3.7-flash ante límites de cuota HTTP 429.
Aislamiento de seguridad: Tablas sensibles protegidas a nivel de sistema para mitigar ataques de Prompt Injection.

Ecosistema

Stack Tecnológico Detallado

Frontend & Web UI

Next.js (App Router) + React 19 + Tailwind CSS v4

Interfaz interactiva con streaming de respuestas en vivo y diseño responsive.

Orquestación IA

LangChain.js + Zod

Cadenas RAG, vector stores, prompt templates y validación estricta de Tools.

Modelos LLM & Embeddings

Google Gemini (flash + embedding-001)

Inferencia contextual, generación de respuestas y vectores de 768 dimensiones.

Base de Datos & VectorStore

Supabase (PostgreSQL + pgvector)

Almacenamiento de embeddings, tablas de negocio y cola durable de mensajería.

Integración Móvil

Meta WhatsApp Cloud API (Graph API v21.0)

Recepción de mensajes por webhook y despacho automatizado de respuestas.

Capacidades

Características Principales

Búsqueda semántica de alta precisión sobre políticas, normativas y guías técnicas en Markdown.

Consultas en lenguaje natural a base de datos corporativa mediante Function Calling.

Interfaz web con streaming de tokens en tiempo real, renderizado Markdown y syntax highlighting.

Canal de mensajería empresarial en WhatsApp con verificación de webhook e idempotencia.

Cola asíncrona con política de reintentos exponenciales y Dead Letter Queue (DLQ).

Persistencia de conversaciones y sesiones con Supabase.

Decisiones de Ingeniería

¿Cómo se creó este proyecto?

Creado para resolver el problema de soporte y onboarding interno, unificando la base de conocimiento corporativa tanto en la intranet web como en WhatsApp.

El principal reto de ingeniería fue diseñar el desacoplamiento del webhook para responder a Meta antes del umbral de timeout de 3 segundos, delegando la inferencia del LLM a un worker concurrente.

¿Quieres revisar el código fuente completo?

El repositorio público contiene el historial de commits, pruebas e instrucciones de ejecución.

Explorar en GitHub