RAG Cientifico : Consulta trazable de literatura cientifica

Plataforma web full-stack para consultar papers cientificos mediante RAG sobre RAGFlow.

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Tabla De Contenidos

• Sobre El Proyecto
• Como Funciona
• Caracteristicas Principales
• Para Desarrolladores
  • Documentacion Tecnica
  • Inicio Rapido
• Participantes Y Colaboradores
• Licencia

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Sobre El Proyecto

RAG Cientifico es una plataforma para consultar colecciones de papers cientificos en lenguaje natural. Sobre la base conversacional de ILENIA-chat, usa RAGFlow como motor de ingestion, indexado, recuperacion y generacion de respuestas.

A diferencia de un chatbot generico, cada respuesta es trazable: las afirmaciones se enlazan a los documentos y fragmentos concretos que las respaldan, con metadatos del paper (titulo, autores, anio, DOI, institucion), para que puedas verificar la fuente original.

El proyecto separa la interfaz de usuario, la API propia y el motor RAG en capas independientes, de modo que cada una pueda evolucionar por separado.

Como Funciona: Un Proceso Sencillo

1. Registrate e inicia sesion: crea una cuenta gratuita para guardar tus consultas de forma privada.
2. Abre una conversacion: inicia un nuevo chat sobre el corpus cientifico.
3. Formula tu consulta: pregunta en lenguaje natural; la respuesta se transmite en tiempo real token a token.
4. Lee respuestas trazables: revisa las citas en linea [1], [2], sus fragmentos y enlaces (DOI/URL) al paper original.

Caracteristicas Principales

• Busqueda conversacional: consultas en lenguaje natural sobre literatura cientifica.
• Respuestas trazables: citas con titulo, autores, anio, DOI, institucion y el fragmento exacto recuperado.
• Conversaciones multi-turno: refina o profundiza sin perder el contexto.
• Historial por usuario: tus chats, privados y organizados por fecha.
• Motor RAGFlow: ingestion, indexado y recuperacion de papers desacoplados de la app.
• Modelo self-hosted en RunPod: RAGFlow delega la generacion en un endpoint propio sobre GPU; si está frío, el primer intento puede tardar 1-4 minutos.
• Reintentos configurables: el backend usa variables RAG_RETRY_* para cubrir timeouts y fallos transitorios de arranque, y la UI ofrece "Inténtalo de nuevo".
• Self-hosted con Docker: stack completo orquestado con Docker Compose.

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Para Desarrolladores

Proyecto construido con un stack moderno y type-safe (Next.js, oRPC, Drizzle, Better Auth, MySQL y RAGFlow). Para los detalles tecnicos, consulta la documentacion.

Documentacion Tecnica 📚

• Arquitectura — vision del sistema y diagramas (contenedores, componentes, flujo de datos, autenticacion).
• Manual de Despliegue — requisitos, Docker, .env, docker compose up, configuracion de RAGFlow y registro de modelos.
• Guia de Usuario — registro, login, consultas, interpretacion de respuestas e historial.
• Stack Tecnologico — frameworks y librerias con versiones.

Inicio Rapido (desarrollo)

npm install
cp apps/server/.env.example apps/server/.env
cp apps/web/.env.example apps/web/.env

# Levanta RAGFlow + base de datos + apps (GPU)
npm run rag        # o npm run rag:cpu en maquinas sin GPU NVIDIA

La web queda en http://localhost:3001 y la API en http://localhost:3000. El manual completo, incluido el despliegue productivo (npm run rag:deploy), esta en docs/DEPLOYMENT.md.

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Participantes Y Colaboradores

Este proyecto se desarrolla en el marco del ecosistema ILENIA y cuenta con la financiacion del Plan de Recuperacion, Transformacion y Resiliencia (PRTR) y la Union Europea — NextGenerationEU.

Entidad	Rol
Surlabs	Desarrollo de la plataforma full-stack.
HiTZ — Basque Center for Language Technology	Centro de tecnologia del lenguaje del entorno academico.
UPV/EHU	Universidad del Pais Vasco, contexto investigador.
NextGenerationEU	Financiacion del proyecto (PRTR).

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Licencia

Proyecto de codigo abierto distribuido bajo la Apache License 2.0.

Puedes usar, modificar y distribuir este software libremente conforme a la licencia. Consulta el archivo LICENSE para mas detalles.