Publicación: PIA On-Premise: Adaptación, Contenerización y Validación de un Asistente RAG para Entornos Privados
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Resumen
El uso de asistentes basados en inteligencia artificial en entornos organizacionales ha crecido significativamente, especialmente aquellos apoyados en arquitecturas Retrieval-Augmented Generation (RAG), que permiten consultar y generar respuestas a partir de información empresarial. En este contexto, Pensemos S.A. desarrolló PIA, un asistente integrado a la Suite Visión Empresarial (SVE), actualmente desplegado bajo un modelo Software as a Service (SaaS), lo que implica una dependencia de servicios en la nube que limita su adopción en organizaciones con altos requerimientos de seguridad. Este proyecto tuvo como objetivo, adaptar y contenerizar la arquitectura de PIA para su ejecución en entornos On-Premise, sustituyendo los componentes dependientes de la nube por alternativas locales. Para ello, se evaluaron modelos de lenguaje ejecutables en servidores privados, bases de datos vectoriales open-source y generadores de embeddings compatibles con arquitecturas RAG. Dicho análisis tecnológico se realizó bajo un enfoque netamente cualitativo, centrado en criterios de compatibilidad, capacidad de despliegue local, integración arquitectónica y disponibilidad open-source. No fue posible efectuar una evaluación cuantitativa de desempeño debido a la ausencia de infraestructura hardware especializada que permitiera realizar pruebas comparativas de rendimiento en condiciones equivalentes. Posteriormente, se implementó una arquitectura basada en microservicios contenerizados mediante Docker, junto con un proxy inverso utilizando Nginx, y se realizaron pruebas de integración en un entorno local aislado. Los resultados evidencian la viabilidad técnica de desplegar PIA en infraestructuras privadas, manteniendo su integración con la Suite Visión Empresarial y garantizando independencia de servicios en la nube, lo que permite su uso en entornos con restricciones de conectividad y altos requerimientos de seguridad.

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