Flask, RabbitMQ, Qdrant, Docling y Grafana desplegados en tu infraestructura. Tus alumnos lo usan por web, Telegram o WhatsApp —sin que un solo dato salga de tu red.
Para CIO / Rector
En términos de negocio: tus datos en tu CPD, integrado con tu LMS en semanas, sin dependencia de ningún proveedor cloud. Tu institución es dueña de la tecnología.
Pulsa en cada paso para ver qué ocurre exactamente. Desde que el alumno escribe hasta que recibe la respuesta, todo es trazable.
¿Cómo llega la respuesta al alumno?
En menos de dos segundos, una consulta pasa por siete servicios distintos. Aquí está el detalle.
Cada servicio tiene una responsabilidad clara. Se comunican entre sí mediante contratos autenticados y pueden escalar —o fallar— sin arrastrar al resto del sistema.
La interfaz web de la plataforma: chat, carga de documentos y panel de administración, en español, catalán e inglés desde el primer día.
El centro de mando. Autentica a los usuarios, decide qué agente responde cada consulta y coordina con el LMS, Qdrant y la cola de mensajes.
Analiza la intención de cada consulta y la envía al agente correcto: uno para el LMS, otro para documentos, otro para soporte. Cada decisión queda registrada.
Procesa los documentos que suben los docentes: aplica OCR, extrae texto y tablas, genera vectores y los indexa en Qdrant para que el asistente pueda consultarlos.
Los puntos de entrada por mensajería. Reciben los mensajes de los alumnos, los envían al Backend y devuelven la respuesta al canal de origen.
La cola que garantiza que ningún trabajo se pierde. Si llegan cien documentos a la vez, RabbitMQ los ordena y los procesa uno a uno sin saturar el sistema.
La memoria del asistente. Guarda el conocimiento institucional en forma de vectores y lo recupera en milisegundos cuando llega una consulta sobre documentos.
La fuente de verdad. Aquí viven los usuarios, el historial de conversaciones, el estado de cada documento procesado y los logs de auditoría.
Los ojos del sistema. Prometheus recoge métricas de cada componente cada 15 segundos; Grafana las convierte en dashboards que cualquier responsable técnico puede leer.
Cada herramienta lleva años en producción y opera sin conexión a servicios externos. Esto no es un prototipo —es el stack que aguanta el día a día de una institución.
Cuando un alumno pregunta sobre los apuntes del tema 3, el sistema los encuentra aunque no use las palabras exactas del documento.
El sistema sabe si el alumno pregunta por sus tareas, sus notas o por el contenido de un PDF. Y lo envía al agente que sabe responder eso.
Sabes qué responde el sistema, cuánto tarda y cuánto cuesta —todo desde tus propios servidores, sin enviar datos a ningún servicio externo.
Desde el coste de cada llamada al LLM hasta el estado de la cola de documentos. Grafana desplegado en tus servidores, sin datos externos.
¿Cuántas llamadas hace el sistema y cuánto tardan? Este panel muestra latencias P50/P95/P99 por tipo de consulta para que puedas controlar el gasto de inferencia.
Cuántas consultas resuelve cada agente, qué porcentaje responde correctamente y cuánto tarda. Detectas en segundos si un agente se está degradando.
¿Cuántas consultas llegan ambiguas? ¿Cuántas activan el fallback? Este panel mide si el clasificador LLM sigue siendo preciso o necesita reajuste.
Latencia de los endpoints HTTP y de cada agente. Identifica si el cuello de botella está en el Backend, en el LMS o en Qdrant antes de que lo note el usuario.
Web, Telegram y WhatsApp, comparados en el mismo panel. Cuántos mensajes por minuto y qué porcentaje da error en cada canal.
Cuántos documentos esperan procesarse y si la dead-letter queue está creciendo. Una alerta aquí es señal de que el Worker RAG necesita atención.
Consultas por colección, latencia de búsqueda vectorial y calidad del routing. Si las respuestas del asistente se vuelven lentas, aquí verás por qué.
Cuántos documentos se procesan por hora, qué formatos y cuántos fallan. Detecta problemas en el OCR antes de que el docente los note.
No importa si usas Moodle o Canvas: el sistema detecta el proveedor de cada alumno automáticamente. Cambiar de LMS en el futuro no requiere tocar el motor de IA.
¿Cómo funciona el Provider Factory?
Cada usuario tiene guardado su LMS en el campo lms_type. Cuando hace una consulta, el sistema elige el conector correcto en ese momento —sin lógica condicional dispersa en el código.
REST API + Web Services
El conector más completo. Accede a tareas, exámenes, horarios, eventos y recursos descargables en tiempo real. Usado en producción desde la primera versión.
Canvas API v1
Mismo nivel de integración que Moodle: cursos, calificaciones, módulos y perfil del alumno. El orquestador no sabe ni le importa cuál de los dos está detrás.
Blackboard REST API
En desarrollo activo. La arquitectura ya tiene el espacio reservado: añadir Blackboard no requiere cambios en el orquestador ni en los agentes.
Todos los endpoints LMS son agnósticos
Los endpoints del Backend como /lms/events o /lms/subjects funcionan igual independientemente del LMS. El conector correcto se resuelve internamente según el usuario autenticado.
Analizamos la viabilidad de despliegue On-Premise en tu entorno y diseñamos la arquitectura adaptada a tu institución.