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SUMMARY:De MVP a producción con Vertex AI Search: lecciones reales de un 
 asistente RAG universitario - Alan García Sánchez\, Paulo Costa
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DESCRIPTION:Cada semestre\, cientos de estudiantes hacen las mismas consul
 tas sobre matrícula fuera de horario y esperan respuesta inmediata. En la
  UPCH abordamos esa fricción con IA y una restricción clara: pasar de MV
 P a producción rápido\, sin construir infraestructura RAG desde cero y c
 umpliendo la Ley de Protección de Datos Personales.\nConstruimos TanoBot 
 con Vertex AI Search como RAG gestionado\, FastAPI en Cloud Run autoescala
 ble y un widget embebido con consentimiento expreso. Más que una solució
 n puntual\, lo concebimos como producto: base de conocimiento gobernada\, 
 observabilidad\, SecOps con auditoría de IPs y accesos\, métricas de cal
 idad y handoff humano. Atendió 4.003 consultas sin caídas\, 91% resuelta
 s\, 2\,2 s promedio y 56% fuera del horario laboral.\nCompartiré por qué
  Vertex AI Search aceleró el time-to-market\, cómo preservamos informaci
 ón oficial con respuestas extractivas\, cómo escalamos en días pico y p
 or qué el 9% sin respuesta enseñó más que el 91% atendido.
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URL:https://talks.devopsdays.org/devopsdays-lima-2026/talk/ZHDTPF/
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