Repositorio GitHub
CódigoCodigo fuente, estructura del proyecto y documentacion tecnica disponible en GitHub.
PersonalFinalizado
AI Marketing Intelligence Platform
Plataforma enterprise de inteligencia de marketing multiagente
Daniel Garcia NiloDossier del proyecto
LangGraphFastAPIOllamaQdrantRAGNext.jsTypeScriptPandasscikit-learnDocker
Descripción
Qué es y qué resuelve
Plataforma en progreso que transforma datos transaccionales de ecommerce en estrategia de marketing accionable mediante LangGraph, RAG, ML clasico y un dashboard Next.js.
Sistema de analitica de marketing con scoring RFM, clustering KMeans, segmentacion de clientes, prediccion de churn, simulacion de campanas y una capa multiagente de IA. El backend FastAPI orquesta agentes especializados con LangGraph, consulta conocimiento documental mediante RAG sobre Qdrant y puede funcionar gratis con modelos locales de Ollama, ademas de soportar OpenAI o modo mock para desarrollo.
Analitica de marketing con capa multiagente
Proyecto en progreso orientado a transformar datos transaccionales de ecommerce en recomendaciones accionables para marketing y negocio.
La propuesta combina analitica de clientes, modelos de Machine Learning y una capa de agentes que razonan sobre KPIs, segmentos, playbooks y simulacion de campanas.
De datos transaccionales a decisiones
Ecommerce Data/
RFM Scoring/
Clustering/
Churn Prediction/
Campaign Simulation/
RAG/
Agents/
Dashboard
Backend de analitica e IA
- FastAPI como capa backend
- LangGraph para orquestacion multiagente
- Qdrant como vector store para RAG
- Ollama local, OpenAI o modo mock para desarrollo
- Dashboard Next.js y TypeScript
- Pandas y scikit-learn para analitica y modelos clasicos
Proyecto en progreso
El dossier mantiene el proyecto como en proceso. No se muestran metricas finales porque todavia no hay resultados cerrados documentados en los recursos locales.
Recursos
Archivos del proyecto
Documentación, notebooks, entregables y archivos organizados como dossier consultable.
Nota
Proyecto en progreso orientado a demostrar AI Engineering aplicado a negocio: orquestacion multiagente, RAG, analitica ML, API REST y dashboard interactivo.
La arquitectura soporta Ollama local, OpenAI y modo mock para facilitar pruebas sin costes ni dependencias externas obligatorias.