Implementaré tu sistema de chatbot rag o sistema de Q&A de documentos

El motor Docs Q&A transforma documentación estática en una base de conocimientos interactiva y conversacional. Permite a los usuarios subir documentos PDF complejos y recibir respuestas instantáneas y contextualmente relevantes a preguntas en lenguaje natural, basadas estrictamente en el texto subido.

Cómo funciona detrás de escena

• Análisis de documentos y extracción de texto: Utiliza pypdf para extraer y limpiar programáticamente datos de texto directamente desde diseños de documentos de varias páginas.
• Análisis semántico y recuperación de conocimiento: (Diseñado para futuras expansiones de RAG/Vector) Usa procesamiento ligero de texto para manejar bloques de contenido sin problemas antes de enviar el contexto al modelo de IA.
• Orquestación de LLM contextual: Se integra con la Google Gemini API (google-genai / google-generativeai) usando ingeniería avanzada de prompts para asegurar que las respuestas estén firmemente ancladas en el material fuente subido, reduciendo las alucinaciones de IA.
• Comunicación asíncrona: Gestionada a través de endpoints de FastAPI, permitiendo que la interfaz maneje cargas de archivos y formatos de datos en streaming sin bloquear la interacción del usuario.