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Búsqueda semántica y chat RAG 100 % dentro de Oracle AI Database 26ai. Las respuestas citan el fragmento exacto del documento de donde salen.
- Rol
- Diseño, datos y desarrollo
- Año
- 2026
- Plataforma
- Oracle APEX 26.1
- Código
- Privado
Problema
Las empresas tienen manuales, contratos y procedimientos que nadie encuentra, y no quieren mandar sus documentos a servicios externos para poder buscarlos.
Solución
La extracción, el troceado, los embeddings y la búsqueda vectorial ocurren dentro de la base de datos. Cada respuesta enlaza el fragmento exacto que la respalda, y el modelo de lenguaje es opcional.
Decisión clave
El modelo de embeddings sugerido pasaba todas las pruebas técnicas, pero estaba entrenado en inglés. Lo detecté midiendo el ranking de búsquedas sobre documentos reales en español, y lo cambié por uno multilingüe.
Modelo en inglés
3/6
búsquedas correctas en español
Modelo multilingüe
6/6
búsquedas correctas en español
Stack
Respaldo
Certificado en Oracle AI Vector Search y Autonomous Database, las dos tecnologías sobre las que corre este proyecto.