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IA / Automatización

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.

GoLLMllama.cppS3Queue
~/documind
$./documind start
[queue]watching input/ ...
[llm]qwen2.5-7b loaded (4.4GB)
[dash]http://localhost:9090
[queue]processing factura-0042.pdf
[llm]extracted 12 fields → output/
[queue]✓ done in 3.2s
$_
01 / Por qué nos contactaron

Querían automatizar lectura de documentos sin mandar datos sensibles a APIs externas.

02 / Qué problema tenían

La revisión manual de PDFs era lenta, inconsistente y difícil de integrar con sistemas internos.

03 / Cómo lo resolvimos

Diseñamos un pipeline local que procesa documentos, extrae campos y devuelve JSON validable por otros sistemas.

04 / Enfoque técnico

Go, colas de procesamiento, almacenamiento local/S3 compatible y Qwen 2.5 7B vía llama.cpp corriendo on-premise.

05 / Impacto

Procesamiento privado, repetible y conectable a flujos existentes, sin exponer documentos fuera de la infraestructura del cliente.

06 / Cuánto tardó

6 a 8 semanas para prototipo, pruebas con documentos reales y endurecimiento del pipeline.

07 / Qué necesitó el cliente

Aportar PDFs representativos y definir qué campos eran correctos o accionables.

08 / Fricción del proceso

Media: la IA requiere iterar con documentos reales, pero el despliegue local reduce fricción legal y de seguridad.