Banca · Compliance
DocuMind.
Pipeline on-premise que procesa PDFs con Qwen 2.5 7B corriendo local. Un binario Go extrae, analiza y devuelve JSON estructurado — cero APIs externas, cero datos a terceros.
- Resultado
- Automatización privada conectada al flujo interno.
- Tiempo
- 6-8 semanas
- Con qué está hecho
- Go, LLM, llama.cpp, S3, Queue
Cómo fue el proyecto
Por qué nos contactaron
Querían automatizar lectura de documentos sin mandar datos sensibles a APIs externas.
Qué problema tenían
La revisión manual de PDFs era lenta, inconsistente y difícil de integrar con sistemas internos.
Cómo lo resolvimos
Diseñamos un pipeline local que procesa documentos, extrae campos y devuelve JSON validable por otros sistemas.
Enfoque técnico
Go, colas de procesamiento, almacenamiento local/S3 compatible y Qwen 2.5 7B vía llama.cpp corriendo on-premise.
Impacto
Procesamiento privado, repetible y conectable a flujos existentes, sin exponer documentos fuera de la infraestructura del cliente.
Cuánto tardó
6 a 8 semanas para prototipo, pruebas con documentos reales y endurecimiento del pipeline.
Qué necesitó el cliente
Aportar PDFs representativos y definir qué campos eran correctos o accionables.
Fricción del proceso
Media: la IA requiere iterar con documentos reales, pero el despliegue local reduce fricción legal y de seguridad.