En GenAI, la máxima "garbage in, garbage out" es más cierta que nunca. El GenAI Ingestion Architect es el profesional que diseña y controla los procesos de ingestión de información que alimentan a los agentes GenAI, asegurando calidad, versionado y disponibilidad del conocimiento.
El Desafío: Alimentar la Bestia
Los sistemas GenAI, especialmente aquellos basados en RAG (Retrieval-Augmented Generation), requieren acceso a información actualizada, relevante y de calidad. Pero esta información está dispersa:
Documentos: Confluence, SharePoint, Google Drive, PDFs
Bases de datos: PostgreSQL, MongoDB, Snowflake
Sistemas legacy: APIs antiguas, archivos planos, mainframes
Comunicaciones: Emails, Slack, Teams
Web: Sitios internos, documentación pública
Multimedia: Videos, imágenes, grabaciones de meetings
El problema: Cómo extraer, transformar y cargar todo esto de forma continua, confiable y auditable.
El Rol: Arquitecto de Pipelines Inteligentes
Un GenAI Ingestion Architect diseña la infraestructura que:
Extrae información de múltiples fuentes heterogéneas
Transforma datos crudos en formatos optimizados para GenAI
Valida calidad y completitud
Versioniza para trazabilidad
Indexa en vector databases y otros stores
Orquesta actualizaciones incrementales y full reloads
Monitoriza salud y performance de pipelines
Competencias Técnicas Core
Conectores para Fuentes Estructuradas:
Databases:
SQL databases (PostgreSQL, MySQL, SQL Server)
NoSQL (MongoDB, Cassandra, DynamoDB)
Data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift)
Estrategias: CDC (Change Data Capture), polling, triggers
# Ejemplo conceptual: CDC con Debezium
{
"connector": "debezium-postgres",
"database": "customer_db",
"tables": ["customers", "transactions"],
"mode": "incremental",
"output": "kafka_topic_customer_changes"
}
APIs:
Conectores para Fuentes No Estructuradas:
Document Management Systems:
Confluence: API para spaces, pages, attachments
SharePoint: Microsoft Graph API
Google Drive: Drive API con change notifications
Notion: Official API
Dropbox: API + webhooks
Challenges:
Permisos complejos (quien puede ver qué)
Jerarquías y relationships (page parent-child)
Attachments y formatos variados
Rate limits
Communication Platforms:
Slack: Export APIs, threading, reactions
Microsoft Teams: Graph API, channels, chats
Email: IMAP/SMTP, attachments
Jira: Issues, comments, history
Web Scraping:
Intelligent crawling (respetando robots.txt)
JavaScript rendering (Playwright, Selenium)
Content extraction vs boilerplate
Change detection
Document Parsing:
PDFs:
# Challenge: PDFs pueden tener texto, imágenes, tablas, forms
Layers de parsing:
1. Text extraction (pdfplumber, PyPDF2)
2. Layout detection (detectar columnas, headers)
3. Table extraction (Camelot, Tabula)
4. Image extraction + OCR (Tesseract, Google Vision)
5. Merge everything coherentemente
HTML:
Limpieza de boilerplate (ads, menus, footers)
Extracción de main content
Preservation de estructura semántica (headings)
Handling de JavaScript-rendered content
Word/Excel/PowerPoint:
Preservación de formatting cuando relevante
Tablas → structured data
Comments y track changes
Metadata extraction (autor, fecha, versión)
Code:
Multimedia:
Images:
OCR para text en imágenes
Object detection y description (GPT-4V, CLIP)
Alt text generation
Metadata extraction (EXIF)
Audio/Video:
Text Normalization:
Pipeline ejemplo:
1. Encoding standardization (UTF-8)
2. Language detection
3. HTML entity decoding ( → space)
4. Unicode normalization (NFD vs NFC)
5. Whitespace normalization
6. Case folding (opcional, depende del use case)
7. Special character handling
3. Chunking Strategies
El arte de dividir documentos en chunks óptimos para RAG.
Estrategias:
1. Fixed Size:
chunk_size = 512 # tokens
overlap = 50 # tokens overlap entre chunks
# Simple, predecible, pero rompe contexto
2. Semantic Chunking:
# Dividir en boundaries naturales:
- Por párrafos
- Por secciones (detectando headings)
- Por oraciones completas
# Preserve context, pero chunks de tamaño variable
3. Recursive Chunking:
# LangChain RecursiveCharacterTextSplitter
Intentar dividir en este orden:
1. Por "\n\n" (párrafos)
2. Si chunk muy grande, por "\n" (líneas)
3. Si aún grande, por ". " (oraciones)
4. Si aún grande, por character limit
4. Document-Type-Specific:
Code: Por funciones/clases
Tablas: Mantener tabla completa (o por filas lógicas)
FAQs: Una Q&A por chunk
Legal docs: Por cláusulas/sections
Trade-offs:
Chunks pequeños: Retrieval más preciso, pero menos contexto
Chunks grandes: Más contexto, pero retrieval menos preciso
Overlap: Reduce pérdida de contexto en boundaries, pero duplica data
Metadata es crítico para filtering y ranking.
Metadata Esencial:
{
"doc_id": "uuid",
"source": "confluence",
"source_url": "https://...",
"title": "Política de Crédito 2026",
"author": "Juan Pérez",
"created_at": "2026-01-15",
"updated_at": "2026-03-20",
"version": "v3.2",
"department": "Risk Management",
"classification": "internal",
"tags": ["credit", "policy", "risk"],
"language": "es",
"chunk_index": 3,
"total_chunks": 15,
"file_type": "pdf"
}
Metadata Derivado:
Keywords: Extracted via TF-IDF o LLM
Summary: Generado con LLM
Entities: NER (people, orgs, dates, amounts)
Topics: Topic modeling
Sentiment: Si relevante
Quality score: Metadata completeness, readability
5. Embedding Generation
Model Selection:
| Model |
Dimensiones |
Use Case |
Costo |
| OpenAI ada-002 |
1536 |
General purpose |
Medio |
| OpenAI text-embedding-3-large |
3072 |
Alta calidad |
Alto |
| Cohere embed-multilingual |
768 |
Multi-idioma |
Medio |
| Sentence-Transformers |
384-1024 |
Local, privado |
Gratis (GPU) |
Optimization:
# Batching para efficiency
batch_size = 100 # Documentos por llamada API
total_docs = 10000
for i in range(0, total_docs, batch_size):
batch = documents[i:i+batch_size]
embeddings = embedding_model.embed(batch)
vector_db.upsert(embeddings, metadata)
Caching:
# Cache embeddings por hash de contenido
content_hash = sha256(chunk_text)
if not cache.exists(content_hash):
embedding = model.embed(chunk_text)
cache.set(content_hash, embedding)
6. Incremental Updates & Change Detection
Strategies:
Full Reload (Naive):
Simple: borrar todo, recargar todo
Downside: Costoso, downtime, desperdicia recursos
Incremental (Smart):
1. Detectar qué cambió:
- APIs con "last_modified" filter
- Database CDC
- File system watchers
2. Identificar impacto:
- Documento nuevo → insert
- Documento modificado → update
- Documento borrado → delete
3. Actualizar solo lo necesario:
- Re-chunk solo docs modificados
- Re-embed solo nuevos chunks
- Update vector DB selectivamente
Versioning:
# Mantener versiones históricas
vector_db.upsert({
"id": "doc_123_v1",
"content": "...",
"version": 1,
"valid_from": "2026-01-01",
"valid_to": "2026-03-01"
})
# Query puede especificar "as of date"
results = vector_db.query(
query_vector,
filter={"valid_from": {"$lte": "2026-02-15"},
"valid_to": {"$gte": "2026-02-15"}}
)
7. Data Validation & Quality Gates
Pre-Ingestion Validation:
checks = [
"file_not_corrupted",
"file_size_within_limits",
"valid_encoding",
"content_not_empty",
"mime_type_supported"
]
Post-Transformation Validation:
checks = [
"chunks_not_empty",
"chunk_count_reasonable",
"metadata_complete",
"embeddings_generated",
"vector_dimensions_correct"
]
Quality Metrics:
Completeness: % de campos metadata populated
Freshness: Age of data vs update frequency esperada
Coverage: % de fuentes successfully ingested
Duplication rate: Detectar contenido duplicado
8. Orchestration & Scheduling
Orchestration Patterns:
Event-Driven:
# Webhooks desde source systems
POST /ingest/confluence/webhook
{
"event": "page_updated",
"space": "ENG",
"page_id": "123456"
}
# Trigger pipeline para ese documento específico
Scheduled:
# Cron-like scheduling
Schedule:
- Confluence: cada 1 hora
- SharePoint: cada 30 min
- Database: cada 5 min (CDC)
- File share: cada 24 horas
Hybrid:
Webhooks para updates inmediatos
Scheduled como safety net (catch missed webhooks)
Full reload semanal/mensual para drift correction
Tools:
Apache Airflow: DAGs complejos
Prefect: Modern, Python-native
Temporal: Durable workflows
AWS Step Functions / Azure Logic Apps: Cloud-native
9. Error Handling & Resilience
Failure Modes:
Strategies:
Retry with Exponential Backoff:
max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
try:
result = api_call()
break
except TransientError:
sleep(2 ** attempt)
Dead Letter Queue:
# Documents que fallan múltiples veces → DLQ
# Para análisis manual posterior
Graceful Degradation:
# Si embeddings API falla, queue document para retry
# Sistema sigue funcionando con knowledge existente
Circuit Breaker:
# Si source system tiene >50% error rate, pause ingestion
# Alert ops team, retry después de cooldown
10. Multi-Tenancy & Isolation
En entornos enterprise, diferentes tenants tienen diferentes data sources.
Patterns:
Namespace Isolation:
# Cada tenant tiene su namespace en vector DB
tenant_a_index = "vector_db_tenant_a"
tenant_b_index = "vector_db_tenant_b"
Metadata-Based Filtering:
# Shared index, filtering por tenant_id
vector_db.query(
query_vector,
filter={"tenant_id": "tenant_a"}
)
Per-Tenant Pipelines:
# Cada tenant tiene su propio ingestion pipeline
# Con sus propios schedules, sources, configs
Stack Tecnológico
Orchestration
Apache Airflow
Prefect
Dagster
Temporal
AWS Step Functions
Airbyte: 300+ connectors out-of-the-box
Fivetran: Managed, enterprise
Custom Python: requests, aiohttp, SDKs
Document Processing
Unstructured.io: Universal document parser
Apache Tika: Metadata extraction
LangChain DocumentLoaders: Convenience wrappers
LlamaIndex DataConnectors: Similar
Change Data Capture
Vector Databases
- Pinecone, Weaviate, Qdrant (ya cubiertos)
Monitoring
Arquitectura de Referencia
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Data Sources │
│ ┌──────┬──────┬──────┬────────┬──────┐ │
│ │Confl.│S.Point│Drive│Database│Slack │ │
│ └──┬───┴──┬───┴──┬───┴───┬────┴──┬───┘ │
└─────┼──────┼──────┼───────┼───────┼─────┘
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Extraction Layer (Airflow) │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Connectors / API Clients / CDC │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└──────────────┬───────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Transformation Layer │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Parsing → Chunking → Metadata │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└──────────────┬───────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Validation & Quality Gates │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Completeness / Format / Duplicates │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└──────────────┬───────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Embedding Generation │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ OpenAI API / Cohere / Local Model │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└──────────────┬───────────────────────────┘
▼
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Storage Layer │
│ ┌───────────┬──────────────┬─────────┐ │
│ │Vector DB │Metadata DB │Object │ │
│ │(Weaviate) │(PostgreSQL) │Storage │ │
│ └───────────┴──────────────┴─────────┘ │
└──────────────────────────────────────────┘
Casos de Uso en Banca
1. Knowledge Base Interna
Ingestar toda la documentación de políticas, procedimientos, regulaciones.
Sources:
Confluence (políticas)
SharePoint (procedimientos)
PDF repository (regulaciones)
Jira (tickets históricos con soluciones)
Challenges:
Docs en español e inglés
Actualizaciones frecuentes (cumplimiento)
Control de versiones estricto
Acceso diferenciado por roles
2. Customer Support RAG
Alimentar chatbot con información de productos/servicios.
Sources:
Challenges:
Datos de múltiples sistemas
Info conflictiva entre fuentes (marketing vs técnico)
Freshness crítica (productos cambian)
Multi-idioma
3. Regulatory Compliance
Index de todas las regulaciones aplicables (Basel, SOX, locales).
Sources:
Challenges:
Legal text es denso y complejo
Updates críticos (nueva regulación)
Versionado histórico (qué aplicaba cuándo)
Trazabilidad para auditorías
Métricas de Éxito
Pipeline Health:
Success rate: % de runs exitosos
Data freshness: Lag entre source update y indexed
Throughput: Documentos procesados por hora
Error rate: % de docs que fallan procesamiento
Data Quality:
Completeness: % docs con metadata completo
Duplication rate: % de chunks duplicados
Coverage: % de known sources successfully ingested
Embedding quality: Semantic coherence checks
Cost Efficiency:
Desafíos Únicos
El Problema de la Escala
Una empresa grande puede tener millones de documentos. Procesarlos initial vez puede tardar días/semanas.
El Dilema de Updates
Actualizar un documento puede invalidar múltiples chunks y sus embeddings. ¿Re-procesamos todo o solo lo modificado? ¿Cómo detectar qué cambió realmente?
Calidad Variable de Sources
Confluence puede tener docs antiguos, incorrectos, o mal formateados. ¿Cómo filtrar noise?
Dependencies entre Documents
Documentos referencian otros docs. ¿Cómo mantener esas relaciones post-chunking?
El Futuro del Rol
Agents que Mantienen su Propio Conocimiento: Agentes autónomos que detectan gaps en su conocimiento y trigger ingestion.
Real-Time Everything: Move de batch a streaming: eventos en source system → inmediatamente en vector DB.
Self-Healing Pipelines: ML que detecta anomalías en ingestion quality y auto-corrige.
Conclusión
El GenAI Ingestion Architect es el guardián de la calidad del conocimiento. En sistemas GenAI, especialmente RAG, el output nunca puede ser mejor que el input. Un mal pipeline de ingestion resulta en agentes que aluc inan, responden con información obsoleta, o simplemente no encuentran lo que necesitan.
En banca, donde precisión y compliance no son negociables, el rol de Ingestion Architect se vuelve misión crítica. No basta con "subir documentos" - necesitas pipelines robustos, auditables, versionados y monitoreados.
Data limpia, versionada y fresca = Agentes GenAI confiables.
¿Cómo gestionas la ingestion de datos para tus sistemas GenAI? ¿Qué desafíos has enfrentado?
#GenAI #DataEngineering #ETL #RAG #VectorDatabases #DataPipelines
