PeritIA: Agente de Peritación de Vehículos con LangGraph
Desafío
Automatizar el peritaje técnico inicial de daños en vehículos a partir de fotografías sin depender de respuestas no deterministas ni generar desviaciones en la estimación de costes de reparación.
Qué resuelve
- Flujo agéntico determinista con LangGraph: grafo de estados de 5 nodos con memoria compartida y bifurcación condicional (identificación del modelo, evaluación de impacto, mapeo de piezas, estimación de mano de obra y decisión de reparabilidad o siniestro total).
- RAG híbrido multimodal: visión artificial para detección visual de daños cruzada con catálogo vectorial local (
pgvector+fastembed) y grafo de componentes enNeo4jpara cálculo estructurado de despiece.
Qué evita en producción
- Alucinaciones en costes: esquemas estrictos de validación con Pydantic y 142 pruebas automatizadas con pytest que garantizan la integridad de las propuestas periciales.
- Sobrecostes de infraestructura: generación de embeddings en local que suprime dependencias externas y reduce drásticamente el consumo de tokens.
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