VIC - Virtual Institutional Counselor

Contexto

Nació de un problema común en la universidad: requisitos, políticas y procesos académicos repartidos entre múltiples documentos y fuentes.

Problema

Los estudiantes necesitan respuestas rápidas sobre procesos académicos, pero la información institucional suele estar fragmentada y es difícil de consultar de forma consistente.

Solución

VIC usa Python, Streamlit, PostgreSQL, NLP y procesos ETL para transformar contenido institucional disperso en un flujo de orientación más claro, consultable y mantenible.

Decisiones clave

• -Se eligió Streamlit para avanzar rápido con una interfaz centrada en la consulta guiada, sin cargar el proyecto con complejidad frontend innecesaria.
• -Se añadió una capa ETL para normalizar la información antes de consultarla, en lugar de depender de texto crudo.
• -Se mantuvo PostgreSQL como base estructurada para soportar consultas repetibles y respuestas guiadas por reglas.

Características clave

• -Interfaz web en Streamlit para sesiones de orientación
• -Capa de NLP para clasificar y enrutar solicitudes
• -Pipeline ETL para la ingestión y normalización de datos
• -Almacenamiento en PostgreSQL para datos estructurados
• -Setup reproducible para demos e iteración

Resultados

• -Convirtió la orientación institucional en un flujo más rápido de consultar y más fácil de demostrar.
• -Conectó conceptos de IA aplicada con un caso universitario concreto, en lugar de limitarse a un chatbot genérico.
• -Fortaleció el portafolio con un ejemplo claro de preparación de datos, lógica de consulta y entrega al usuario final trabajando en conjunto.

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