Vectorización e Indexación Inteligente con AutoRAG: PDF, Excel y CSV con LangChain, pgvector y más

Apr 12, 2025 10 min

🧠 Vectorización e Indexación Inteligente con AutoRAG: PDF, Excel y CSV

En la era de la inteligencia artificial generativa, los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) están revolucionando cómo accedemos a la información contenida en documentos. En esta guía aprenderás paso a paso cómo implementar AutoRAG con LangChain y Python para vectorizar e indexar documentos como PDF, Excel y CSV. Además, exploraremos cómo integrarlo con bases de datos como pgvector y Neo4j AuraDB (Astra), así como herramientas como Langflow.

📘 ¿Qué es AutoRAG y por qué es importante?

AutoRAG automatiza el proceso de:

  • Carga de documentos
  • Extracción de texto
  • Divisiones inteligentes (chunking)
  • Vectorización con embeddings
  • Indexación en una base de datos vectorial

Esto permite a los modelos LLM acceder rápidamente a información específica sin necesidad de entrenar desde cero.

🛠️ Herramientas que usaremos

  • Python 3.10+
  • LangChain
  • pgvector (PostgreSQL + extensión)
  • Neo4j Aura (Astra DB opcional)
  • Langflow
  • Pandas, PyPDF2, openpyxl, csv
  • Docker (opcional para entornos reproducibles)

📥 1. Carga de documentos PDF, Excel y CSV

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, CSVLoader, UnstructuredExcelLoader

pdf_loader = PyPDFLoader("ejemplo.pdf")
csv_loader = CSVLoader(file_path="ventas.csv")
excel_loader = UnstructuredExcelLoader("inventario.xlsx")

pdf_docs = pdf_loader.load()
csv_docs = csv_loader.load()
excel_docs = excel_loader.load()

🧩 2. Chunking y limpieza de texto

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

docs = pdf_docs + csv_docs + excel_docs
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
splitted_docs = splitter.split_documents(docs)

🧠 3. Vectorización con embeddings

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import PGVector

embedding_model = OpenAIEmbeddings()

vectorstore = PGVector(
    connection_string="postgresql+psycopg2://user:pass@host/db",
    embedding_function=embedding_model.embed_query,
    collection_name="documentos"
)

vectorstore.add_documents(splitted_docs)

🕸️ 4. Alternativa: Vectorización con Neo4j Aura

from langchain.vectorstores import Neo4jVector

neo4j_store = Neo4jVector(
    url="neo4j+s://...",
    username="neo4j",
    password="...",
    embedding_function=embedding_model.embed_query,
    database="neo4j",
    index_name="docs"
)

neo4j_store.add_documents(splitted_docs)

🔄 5. Consulta tipo RAG

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

retriever = vectorstore.as_retriever()
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(),
    retriever=retriever
)

respuesta = qa_chain.run("¿Cuáles fueron las ventas en abril?")
print(respuesta)

🌐 6. Flujos en la nube y Langflow

Langflow permite orquestar todo esto visualmente. Puedes subir tus documentos, configurar embeddings y añadir nodos para vectorstores, LLMs y respuestas.

🔗 Revisa: https://github.com/logspace-ai/langflow

También puedes desplegar tu solución en:

  • GCP con Cloud Run + Cloud SQL (PostgreSQL)
  • AWS con Lambda + RDS + Bedrock
  • Railway / Render si buscas velocidad y simplicidad

📊 Beneficios de vectorizar documentos

  • 🔍 Búsqueda semántica más precisa
  • 📁 Indexación de grandes volúmenes de información
  • 🤖 Mejor desempeño en agentes con LLMs
  • 🔐 Puedes filtrar, clasificar, y personalizar resultados

🚀 Conclusión

Vectorizar e indexar documentos es una técnica clave para escalar soluciones de IA con acceso a información especializada. Con herramientas como LangChain, pgvector, Neo4j y Langflow, puedes montar soluciones robustas, eficientes y productivas.

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