Mi rol
Diseñé el módulo y fui el principal desarrollador en sus tres bases de código: el backend en Node, el worker de IA en Python y el frontend en React.
- Asociación de respuestas: Incorporé un token de referencia en los correos de RFQ salientes y desarrollé la lógica del backend que asocia cada respuesta con su solicitud.
- Ingesta de correos: Construí el flujo que enruta las respuestas desde un buzón compartido, guarda los adjuntos en blob storage y envía el correo al backend.
- Worker de IA: Desarrollé un servicio en Python sin estado que envía el correo y sus adjuntos de forma nativa a un LLM con salidas estructuradas estrictas.
- Validación: Implementé la revalidación en el backend de cada sugerencia de IA contra los catálogos del sistema.
- Interfaz de revisión: Construí el formulario de revisión precargado y el flujo de confirmación en React.
Funcionalidades clave del proyecto
- Asociación automática de las respuestas de proveedores con la solicitud que responden; las no asociadas van a una bandeja de revisión manual.
- Clasificación de cada respuesta y propuestas de cotización por ítem con evidencia y nivel de confianza.
- Prompt versionado con protección contra prompt injection: el correo siempre se trata como dato no confiable.
- Salida restringida a los catálogos del sistema y revalidada por el backend.
- Nada se guarda sin la confirmación explícita de una persona.
- Registro de uso por campo que mide cuántas sugerencias de IA se aceptan y cuántas se editan.
Impacto logrado
En casos de prueba reales, la extracción coincidió correctamente con los documentos de origen. El módulo está en fase de pruebas, con piloto planificado, y busca eliminar la digitación manual, ítem por ítem, de las respuestas de proveedores.
Tecnologías
| Tecnología | Uso / Implementación |
|---|---|
| TypeScript | Código tipado para el backend y el frontend. |
| Node.js / Express | Backend para datos, asociación de respuestas y validación. |
| Python / Flask | Worker de IA sin estado que invoca al LLM. |
| React | Interfaz de revisión con formulario precargado y confirmación. |
| OpenAI | Clasificación de respuestas y extracción de cotizaciones estructuradas. |
| PostgreSQL | Almacenamiento de solicitudes, respuestas, sugerencias y registros de uso. |
| Azure Blob Storage | Almacenamiento de los adjuntos de las respuestas. |
| Power Automate | Flujo que ingesta las respuestas desde el buzón compartido. |
Flujo del proyecto
