Saltar al contenido principal

INTRODUCCIÓN

Este manual técnico está diseñado para el personal de operaciones, administradores de sistemas y desarrolladores encargados del mantenimiento y soporte de PublicBot, el chatbot para la atención y consulta de información pública. Detalla los aspectos técnicos clave de la aplicación, incluyendo su arquitectura, administración de componentes, gestión de la base de datos, servicios y funcionalidades técnicas esenciales para su operación continua y eficiente.

1. CONCLUSIONES

La arquitectura seleccionada para "PublicBot" proporciona una base sólida, segura y escalable. La separación clara entre el frontend y el backend permite un desarrollo paralelo y un mantenimiento más sencillo. La elección de tecnologías de código abierto reduce los costos de licenciamiento, mientras que la integración con un servicio de IA de vanguardia posiciona a la aplicación como una herramienta innovadora y eficiente para el SENA.

1. OBJETIVO​

El objetivo de este manual es proporcionar una referencia completa sobre la operación y el mantenimiento técnico de PublicBot. Busca capacitar al personal técnico para realizar tareas de administración, monitoreo, resolución de problemas y despliegue, asegurando la disponibilidad, rendimiento y seguridad de la aplicación.

2. GENERALIDADES​

PublicBot es una aplicación de chatbot diseñada para automatizar la atención al público y la gestión de consultas generales. Su arquitectura se basa en microservicios, lo que facilita la escalabilidad y el mantenimiento independiente de cada componente.

2.1. Arquitectura General​

PublicBot se compone de las siguientes capas principales:

  • Frontend (Angular): Interfaz de usuario interactiva que corre en el navegador del cliente.
  • Backend API (NestJS): Orquestador central de la lógica de negocio, gestiona la comunicación entre el Frontend, la Base de Datos y el LLM.
  • Servicio de Datos (MongoDB con Vector Search): Almacena la base de conocimiento vectorizada y los datos de usuarios/conversaciones.
  • Servicio de LLM (Ollama - Llama4 / Mistral / DeepSeek R1): Motor de inteligencia artificial para la generación de lenguaje natural.

2.2. Tecnologías Clave​

  • Frontend: Angular, TypeScript.
  • Backend: NestJS (Node.js), TypeScript.
  • Base de Datos: MongoDB (con Atlas Vector Search).
  • Motor LLM: Ollama con Llama4 / DeepSeek / Mistral.

2.3. Entorno de Despliegue​

PublicBot está diseñado para ser desplegado en un entorno on-premises, utilizando servidores Linux (preferentemente Ubuntu Server) con Docker. Se recomienda la separación de componentes en diferentes máquinas virtuales o físicas para optimizar el rendimiento y la gestión de recursos (especialmente la GPU para el LLM).