Neosync es una plataforma de gestion de preventa de proyectos de software que utiliza Inteligenecia Artificial para eficientizar y agilizar el proceso de preventa.
Aquí puedes ver el diagrama de componentes y el stack tecnológico definido hasta el momento:
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Frontend:
- Next.js: Framework de React para aplicaciones web.
- Typescript: Añade tipado estático a JavaScript.
- Shadcn/UI: Sistema de componentes UI basado en Tailwind CSS.
- Tailwind CSS: Un framework de CSS para diseño rápido y eficiente.
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Backend:
- Supabase: Plataforma backend que incluye almacenamiento y autenticación.
- PostgreSQL: Base de datos relacional utilizada para la persistencia de datos.
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Componentes Externos:
- Pinecone: Servicio para indexar y buscar vectores, clave para la búsqueda.
- LLaMA de Meta: Modelo de lenguaje (LLM) utilizado para capacidades avanzadas de AI, como procesamiento de lenguaje natural (NLP).
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Deployment / CI/CD:
- Vercel: Plataforma de despliegue para proyectos de frontend.
- Docker: Herramienta para contenerización y despliegue de aplicaciones.
- GitHub Actions: Automatización de flujos de trabajo para CI/CD.
Hemos realizado una prueba técnica inicial con LLaMA, que se encuentra en el directorio del proyecto: Prueba Técnica de AI. Esta prueba valida la integración básica con el modelo LLaMA y su potencial para realizar tareas avanzadas.
El uso de inteligencia artificial en NEOSYNC será clave para mejorar la experiencia del usuario. Implementaremos AI de las siguientes formas:
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Agente Inteligente:
- El sistema contará con un agente que tendrá conocimiento de las tareas asignadas, permitiendo automatizar acciones y generar recomendaciones proactivas.
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Asistente Personalizado:
- Se integrará un ayudante que proporcionará recomendaciones específicas a los usuarios registrados. Esto será visible mediante:
- Notificaciones personalizadas para eficientizar el trabajo.
- Botones de ayuda para generar propuestas automáticas.
- Chatbot para asistir en preguntas frecuentes y guiar al usuario.
- Se integrará un ayudante que proporcionará recomendaciones específicas a los usuarios registrados. Esto será visible mediante:
Este enfoque permitirá mejorar la eficiencia del sistema y la interacción con los usuarios, adaptándose a sus necesidades en tiempo real.
Para más detalles, ponte en contacto con el equipo.