Clasificador inteligente de documentos
Aplicación web que clasifica documentos con un LLM multimodal y genera salidas en Excel o Word.
01 Problema y contexto
Digitalizar documentos heterogéneos (facturas escaneadas, actas, planillas) exige clasificarlos y transcribirlos a mano hacia el formato correcto — un trabajo repetitivo y propenso a errores.
02 Solución
Un orquestador en cuatro etapas (clasificación, extracción, generación, resumen) usa visión LLM para imágenes escaneadas y clasificación textual para documentos ofimáticos, y enruta el resultado automáticamente: datos tabulares a Excel y narrativos a Word, con resumen ejecutivo incluido.
03 Cómo está construido
Sistema web en Flask que recibe documentos (imágenes, PDF, Word, Excel, PowerPoint, TXT, CSV), los clasifica por tipo mediante la API de Groq con el modelo multimodal Llama 4 Scout, extrae datos estructurados y genera un archivo de salida en Excel o Word según el contenido. Un orquestador central coordina el pipeline de clasificación, extracción, generación y resumen ejecutivo, con enrutamiento inteligente: documentos tabulares a .xlsx y narrativos a .docx. Expone una API REST y una interfaz web con arrastrar y soltar, con eliminación automática de archivos temporales.
04 Aspectos destacados
- Pipeline orquestado en cuatro etapas (clasificación, extracción, generación, resumen) implementado en architecture/orchestrator.py.
- Clasificación multimodal: visión LLM para imágenes escaneadas y clasificación textual para PDF, Word, Excel y PowerPoint.
- Enrutamiento automático del formato de salida: datos tabulares a Excel (.xlsx) y documentos narrativos a Word (.docx).
- API REST con endpoints de procesamiento, descarga y health check, más interfaz web con arrastrar y soltar en JS vanilla.
- Archivos temporales con limpieza automática diferida y configuración lista para despliegue serverless en Vercel.