Volver a proyectos seleccionados
Arquitectura de producto privado

Plataforma Ecommerce Asistida por IA y RAG

Ingeniero Full-Stack de Ecommerce e IA

Marzo 2026 — Actualidad

Producto ecommerce privado que construí con Spree/Rails, storefront Next.js, orquestación Elixir, recuperación con pgvector y asistencia de IA basada en datos reales del catálogo.

Storefront ecommerce sanitizado con su hero promocional y colecciones destacadas
Evidencia privada suministrada por el propietario y preparada 2026-07-12
Panel administrativo ecommerce redactado mostrando navegación y estructura del resumen financiero
Evidencia privada suministrada por el propietario y redactada 2026-07-12

01

Contexto

El proyecto reúne backend comercial, storefront, administración, APIs, recuperación y asistente en un sistema funcional. El despliegue sigue siendo privado, así que este caso se concentra en las decisiones y en vistas sanitizadas del producto.

02

Desafío

Un asistente de compras útil no puede inventar. Necesita contexto actualizado, enrutamiento sensato de modelos, fallbacks y límites claros para que inventario, precios y órdenes sigan dependiendo del backend comercial.

03

Mi contribución

  • Construí y mantuve el backend Spree/Rails para productos, variantes, precios, stock, órdenes, cuentas, administración y reglas de negocio.
  • Conecté las APIs Rails, el storefront Next.js y el asistente en Elixir sin confundir la responsabilidad de cada servicio.
  • Implementé recuperación sobre conocimiento de productos con PostgreSQL, embeddings, pgvector y generación contextual de respuestas.
  • Integré OpenAI, Claude y Gemini mediante OpenRouter, eligiendo proveedores según compatibilidad, latencia, costo, tipo de solicitud y necesidad de fallback.
  • Mantuve catálogo, inventario, precios y órdenes bajo las reglas de Rails mientras el asistente recupera contexto y sugiere únicamente acciones controladas.

Arquitectura

Spree y Rails controlan los datos y reglas comerciales. Next.js entrega la experiencia de compra. Elixir coordina recuperación y modelos, mientras PostgreSQL y pgvector aportan datos estructurados y contexto consultable.

  1. 01

    Backend Spree / Rails

    Catálogo, variantes, precios, stock, órdenes, cuentas, administración y reglas comerciales.

  2. 02

    Storefront Next.js

    Descubrimiento, comparación y asistente sin bloquear los flujos de compra.

  3. 03

    Orquestación Elixir

    Recuperación de contexto, herramientas controladas, modelos, fallbacks y coordinación de respuestas.

  4. 04

    PostgreSQL / pgvector

    Datos comerciales, embeddings y contexto verificable para recuperación.

  5. 05

    Proveedores vía OpenRouter

    OpenAI, Claude y Gemini seleccionados por políticas explícitas.

05

Resultado del producto

  • El asistente puede responder preguntas, comparar opciones, consultar contexto de inventario y recomendar productos con información del catálogo.
  • El enrutamiento y la recuperación están fuera del storefront y de las reglas comerciales, por lo que cambiar de proveedor no obliga a rehacer el producto.
  • Las vistas sanitizadas del storefront y la administración muestran el alcance sin exponer direcciones privadas, datos del operador, valores comerciales ni ambientes.

06

Tecnología

  • Spree Commerce
  • Ruby on Rails
  • Next.js
  • Elixir
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • OpenRouter
  • RAG

Nota de divulgación

Es un producto privado. Se omiten o redactan direcciones, identidad del operador, fechas, conteos de órdenes, valores financieros, métricas demo, prompts y detalles internos de implementación.