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AI Sales Engine

★ Destacado

Motor RAG comercial

Vendedor que nunca duerme: RAG híbrido (vectores + grafo) con model routing por costo.

Estado
En producción
Rol
Arquitecto de IA & Backend
Periodo
2024 — Actualidad
Cliente
FaberIT
Ver demo en vivo ↗
2
fuentes de retrieval (vector + grafo)
↓ costo
vía routing por complejidad
24/7
atención automatizada

# Resumen

AI Sales Engine es un motor de captación comercial impulsado por RAG. Combina búsqueda vectorial (pgvector) con un grafo de conocimiento (Neo4j) para responder con contexto preciso sobre productos, precios y casos, calificar leads y derivar a un humano cuando corresponde. Incluye model routing: las consultas simples van a modelos baratos y las complejas a modelos potentes, optimizando costo sin sacrificar calidad. Orquestado con LangChain sobre FastAPI y desplegado con Docker/Traefik.

! El problema

La captación comercial consume horas respondiendo las mismas preguntas y calificando leads a mano. Un chatbot genérico inventa datos (alucina) y no conoce el catálogo real ni las relaciones entre productos, planes y clientes.

La solución

RAG híbrido: los vectores recuperan pasajes semánticamente cercanos y el grafo aporta relaciones explícitas (qué plan incluye qué, qué caso aplica a qué industria). El modelo responde anclado a fuentes reales, califica al lead y agenda o deriva. El routing por costo mantiene el gasto bajo control a escala.

# Características

RAG híbrido vector + grafo

pgvector para similitud semántica y Neo4j para relaciones explícitas del dominio.

Model routing por costo

Clasifica la dificultad de la consulta y enruta al modelo más barato que la resuelve bien.

Calificación de leads

Extrae intención, presupuesto y urgencia para priorizar el seguimiento humano.

Respuestas con fuentes

Cada respuesta está anclada a pasajes recuperados: trazabilidad y menos alucinación.

API lista para integrar

FastAPI con endpoints versionados y streaming de respuestas.

# Arquitectura

Una consulta entra por FastAPI; un clasificador decide la ruta y el presupuesto de cómputo. El retriever consulta pgvector (similitud) y Neo4j (relaciones), fusiona y reordena el contexto, y LangChain construye el prompt anclado a fuentes. El generador responde vía el modelo elegido por el router; la conversación y el lead se persisten para seguimiento.

Componentes
01 FastAPI API async, streaming, endpoints versionados
02 pgvector Búsqueda semántica de pasajes
03 Neo4j Grafo de conocimiento del dominio
04 LangChain Orquestación de retrieval y prompts
05 Model Router Selección de modelo por costo/complejidad

# Stack técnico

Backend
FastAPIPythonPydanticasync
IA / RAG
LangChainEmbeddingsModel routingReranking
Datos
pgvectorNeo4jPostgreSQL
Infra
DockerTraefikVPS
Python 88%
Otros 12%

# Aprendizajes

  • El grafo y los vectores no compiten: el vector encuentra lo parecido, el grafo garantiza lo correcto. Juntos reducen la alucinación.
  • El model routing es el mayor ahorro de costo en producción: no todo necesita el modelo más caro.
  • La trazabilidad (responder con fuentes) es lo que vuelve confiable a un asistente comercial.

# Roadmap

Evaluación automática de calidad de respuestas (LLM-as-judge)
Conectores a CRM
Voz / WhatsApp Business

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