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Sistema propioNormativa, documentación jurídica y conocimiento legal

BOE Simplificado: buscador semántico de normativa y conocimiento jurídico

Buscador semántico sobre normativa oficial que recupera contexto identificable y prepara resúmenes o respuestas sobre las fuentes localizadas.

Tipo: RAG normativoAlcance: Vectorización masiva, búsqueda semántica, resúmenes, respuestas asistidas y optimización de costesAño: 2026
Vista representativa del caso BOE Simplificado: buscador semántico de normativa y conocimiento jurídico

Valor comercial

Qué demuestra este caso

Demuestra cómo convertir un corpus extenso y técnico en una experiencia de consulta sin ocultar la fuente normativa.

  • Normas ingeridas y vectorizadas con metadatos.
  • Recuperación semántica antes de la respuesta.
  • Contexto y referencias conservados para revisión.
  • Interfaz orientada a comprender, no solo a buscar por literal.

Criterio

La decisión de diseño que ordenó el proyecto

Priorizar la recuperación de fuentes oficiales y el contexto antes que una respuesta aparentemente convincente.

El usuario puede localizar normativa relacionada por significado y revisar la base utilizada para la explicación.

Contexto

Qué estaba ocurriendo antes

El BOE contiene un volumen enorme de normativa oficial. El problema no es solo acceder a las normas, sino encontrarlas por significado, relacionarlas, resumirlas y convertirlas en respuestas útiles.

Problema

El cuello de botella real

La búsqueda tradicional por palabras clave no siempre funciona bien cuando el usuario no sabe exactamente qué término jurídico usar. Además, procesar normativa a gran escala exige controlar costes de embeddings, almacenamiento, recuperación y generación.

Transformación

Antes y después del sistema

Antes

  • Normativa oficial extensa y difícil de explorar solo mediante búsquedas exactas.
  • Necesidad de localizar normas por significado, no solo por coincidencia textual.
  • Coste elevado potencial al procesar grandes volúmenes de documentos.
  • Dificultad para convertir normativa en respuestas o resúmenes útiles.

Después

  • Normativa vectorizada y preparada para búsqueda semántica.
  • Consultas en lenguaje natural sobre normativa oficial.
  • Recuperación contextual y generación asistida con LLMs.
  • Optimización de coste y arquitectura para procesos masivos.

Enfoque

Cómo se planteó la solución

El enfoque fue tratar la normativa como un corpus semántico masivo. Se vectorizan normas, se construye recuperación sobre PostgreSQL y pgvector, y se conecta la búsqueda con generación asistida para producir resúmenes y respuestas más útiles.

Se implementó un sistema de búsqueda semántica sobre normas publicadas en el BOE, usando embeddings, PostgreSQL, pgvector y LLMs para recuperación, resumen y generación asistida.

01

Preparación del corpus normativo

Se organiza el conjunto de normas oficiales para poder procesarlo de forma estructurada y escalable.

02

Vectorización masiva

Se generan embeddings de normativa oficial, controlando coste, estructura y almacenamiento.

03

Búsqueda semántica

Se implementa recuperación con PostgreSQL y pgvector para localizar contenido por significado.

04

Resúmenes y respuestas

Los LLMs ayudan a generar explicaciones, resúmenes y respuestas asistidas sobre el contexto recuperado.

Control

Qué sigue dependiendo de una persona

La herramienta facilita consulta y comprensión; no sustituye la interpretación jurídica del caso concreto.

Resultado

Qué cambia de forma observable

El usuario puede localizar normativa relacionada por significado y revisar la base utilizada para la explicación.

El resultado es una base normativa consultable semánticamente, capaz de encontrar contenido por significado, generar explicaciones y optimizar procesos masivos de embeddings, búsqueda y generación.

Patrones reutilizables

Qué puede trasladarse a otros procesos

Búsqueda por significado

La recuperación semántica permite encontrar normativa relevante aunque el usuario no use exactamente las mismas palabras del texto legal.

Escala y coste desde el diseño

Cuando el corpus supera miles de registros, el coste de embeddings, búsqueda y generación forma parte de la arquitectura.

Normativa convertida en conocimiento

El valor no está solo en indexar normas, sino en facilitar consulta, resumen y comprensión práctica.

Sistema propio

Sistema técnico desarrollado como capacidad reutilizable

La prueba está en el sistema construido, su arquitectura y el problema técnico que resuelve. El valor para una empresa está en adaptar ese patrón a sus datos y procesos.

  • Arquitectura y flujo funcional.
  • Problema técnico resuelto.
  • Componentes reutilizables.
  • Aplicaciones posibles en otros procesos.

Tecnología

Piezas utilizadas en este caso

PostgreSQLpgvectorEmbeddingsOpenAI APINext.js

La selección técnica es consecuencia del proceso, el nivel de riesgo, los datos disponibles y la forma de mantener el sistema.

Aplicación a tu empresa

No hace falta copiar este sistema. Hay que identificar qué patrón encaja en tu proceso.

Describe la entrada, las decisiones, las excepciones y el resultado que necesitas. La valoración inicial permite comprobar alcance, riesgo y retorno antes de construir.

Valorar un buscador documental