RAGgle es un motor de búsqueda conversacional diseñado para la investigación de productos en comercio electrónico que aprovecha Agentic RAG de Nuclia para ofrecer respuestas relevantes y contextualizadas basadas en fuentes reales.

La herramienta resuelve un problema habitual: la información de productos está dispersa en múltiples sitios web y resulta difícil extraer y sintetizar datos útiles. Con RAGgle los usuarios pueden indexar automáticamente contenido de cualquier sitio, consultar los resultados mediante un asistente IA conversacional y obtener insights personalizados sobre precios, disponibilidad, características y opiniones.

La interfaz está desarrollada con React y componentes KendoReact, mientras que el backend es una API en Flask que se integra con los endpoints de Nuclia para gestionar indexado, búsqueda y recuperación conversacional. El sistema admite carga de imágenes y análisis automatizado, y utiliza modelos como chatgpt-azure-4o para generación de respuestas y procesamiento de imagen.

Características principales URL Indexing para extraer y normalizar información de páginas de producto AI Chat Assistant integrado para consultas en lenguaje natural Filtrado por rango de fechas en el historial de URLs indexadas Interfaz minimalista y responsiva con componentes interactivos

Fluxo de datos típico: URL enviada a Nuclia para scraping e indexado automático; Nuclia extrae metadatos estructurados como nombre, precio, descripción e imagen; el backend almacena los registros a modo de catálogo en Supabase para seguimiento y comparativas a lo largo del tiempo. Este enfoque evita scraping manual con BeautifulSoup y aprovecha el poder del indexado interno de Nuclia para acceder a contenidos incluso en plataformas protegidas como Amazon o Alibaba.

Demo y métricas de rendimiento de ejemplo: Consulta de ejemplo Why is the book 107 days by Kamala harris so popular? Rephrased Query What makes Kamala Harriss book 107 Days so popular? Input Nuclia Tokens 19.615 Output Nuclia Tokens 0.204 Total Processing Time 3.541 seconds Time to First Word 2.616 seconds Response Latency 0.925 seconds. Estas cifras muestran eficiencia de tokens y tiempos de respuesta por debajo de 4 segundos para consultas conversacionales complejas.

Gracias a la arquitectura RAG, las respuestas están ancladas en fuentes indexadas, lo que minimiza al máximo las invenciones del modelo. El sistema responde con datos cualitativos como reseñas y características y con métricas cuantitativas como tendencias de precio y comparativas entre proveedores.

RAGgle es una solución ideal para empresas que necesitan catálogo inteligente y búsqueda conversacional, y puede integrarse en soluciones a medida y flujos de negocio existentes. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida y en proyectos de inteligencia artificial para empresas, por eso podemos ayudar a adaptar RAGgle a su ecosistema tecnológico e integrarlo con sistemas de reporting como Power BI y otros servicios de inteligencia de negocio.

Ofrecemos servicios completos que abarcan aplicaciones a medida, seguridad aplicada y despliegues en la nube. Si necesita una solución personalizada para indexado y búsqueda conversacional podemos implementar y escalar la solución combinando nuestra experiencia en software a medida y en inteligencia artificial para empresas. También gestionamos arquitecturas seguras en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y ofrecemos servicios cloud AWS y Azure, ciberseguridad, agentes IA, automatización de procesos y servicios de inteligencia de negocio con Power BI.

Si busca mejorar la experiencia de búsqueda de producto, optimizar procesos de análisis y tomar decisiones basadas en datos reales, RAGgle combinado con los servicios de Q2BSTUDIO es una propuesta potente y escalable. Contáctenos para evaluar casos de uso, integraciones con su catálogo y planes de despliegue seguros y eficientes.