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Este proyecto es una plataforma de generación aumentada por recuperación (RAG) agentica y un framework de orquestación diseñado para conectar modelos de lenguaje grandes a datos empresariales privados. Sirve como una puerta de enlace de IA autohospedada que integra bases de datos vectoriales y herramientas externas para automatizar tareas complejas de recuperación y generación de información. El sistema se diferencia por un constructor de flujo de trabajo de agentes de IA que orquesta múltiples agentes especializados con roles distintos para resolver problemas de varios pasos. Incluye una interfaz de integración de base de datos vectorial dedicada para indexar documentos privados y un sandbox seguro para ejecutar código dinámico y análisis de datos durante las conversaciones. La plataforma cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo la indexación de datos empresariales, la re-clasificación de resultados para mayor precisión y la entrega tanto de interfaces de chat interactivas como de APIs programáticas. También proporciona controles administrativos para la gestión del comportamiento de la IA, la autenticación de usuarios y la limitación del uso de la API para controlar el consumo de recursos. El despliegue se maneja a través de herramientas de orquestación de contenedores como Docker Compose, con soporte para enrutamiento de tráfico basado en proxy inverso y cifrado TLS para entornos autohospedados seguros.