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Investigación en IA · Nairu · 2025

Oxcart

Oxcart es un sistema GraphRAG especializado en la filatelia costarricense: 162 años de historia del sello postal vueltos consultables. Quien investiga pregunta por emisiones, variedades, planchas, sobrecargos, falsificaciones e historia postal, y obtiene respuestas fundamentadas y citadas a partir de un corpus de 1.424 documentos fusionado con un grafo de conocimiento del catálogo.

El corpus disolviéndose en el grafo de conocimiento del catálogo, y de vuelta. Emisiones, sellos, variedades, planchas, actos legales; el nodo ámbar es la entidad ancla, la primera emisión de 1863.
Imágenes

Por dentro del grafo de conocimiento.

El explorador del grafo de conocimiento en Neo4j detrás de las respuestas fundamentadas y citadas de Oxcart: emisiones, documentos, fragmentos y el rastro de evidencia entre ellos.

Grafo de conocimiento centrado en una emisión de sellos
Nodo de documento y sus fragmentos indexados
Subgrafo de recuperación con figuras de sellos citadas
Recorrido del grafo en torno a un documento de catálogo
Evidencia en fragmentos con figuras de planchas de variedades
01 / 05
1,424documentos PDF indexados
22,940páginas en el corpus
193,180fragmentos de texto indexados
162años de filatelia — 1863–2025

La filatelia costarricense tiene un problema de documentación. 162 años de historia del sello, desde la primera emisión en 1863, están dispersos en literatura difícil de consultar: catálogos, décadas de boletines de sociedades, monografías, estudios de falsificaciones, boletines postales y resultados de subastas. Casi todo son PDFs escaneados, alrededor del 70 % en español, que nunca se referencian entre sí y siguen varios sistemas de numeración de catálogo incompatibles. Oxcart vuelve consultable ese corpus.

Las preguntas filatélicas son difíciles porque mezclan nomenclatura exacta (números de catálogo, denominaciones, medidas de dentado) con relato: historia, procedencia, análisis de falsificaciones. Un RAG vectorial puro no alcanza. Por eso Oxcart procesa el corpus con Dolphin, usando LandingAI ADE como respaldo selectivo de alta fidelidad, lo incrusta en Weaviate y lo fusiona con un grafo de conocimiento del catálogo en Neo4j. Las consultas exactas se resuelven contra entidades precisas, luego se expanden hacia la evidencia textual, y cada respuesta lleva citas de primera clase hasta el documento, la página y el fragmento.

Es el mismo patrón GraphRAG que validamos de principio a fin en Canopy Intelligence y maduramos durante años de trabajo de recuperación en Nairu, desde Elasticsearch a embeddings a RAG a GraphRAG, ahora apuntado a un nuevo dominio: el patrimonio cultural. Lo presentamos con honestidad: un prototipo de investigación avanzado, con un demo en Gradio que levantamos a pedido, no un servicio en producción. De código abierto, con licencia MIT.

El pipeline

De PDFs escaneados a respuestas citadas.

  1. 01

    Procesar

    Dolphin procesa 1.424 PDFs (22.940 páginas de literatura filatélica escaneada) con LandingAI ADE como respaldo selectivo de alta fidelidad.

  2. 02

    Enriquecer

    Los fragmentos se tipifican (texto, encabezados, decretos, avisos de emisión, resultados de subasta, pies de figura) y se vinculan a emisiones, catálogos y fechas.

  3. 03

    Doble índice

    193.180 fragmentos incrustados en Weaviate; el catálogo Mena 2018 estructurado en un grafo de conocimiento en Neo4j.

  4. 04

    Fundamentar

    Las consultas por número de catálogo y nombre de emisión se resuelven contra entidades del grafo, luego se expanden hacia la evidencia en la literatura.

  5. 05

    Responder

    Respuestas fundamentadas y citadas (documento, página y fragmento) en una interfaz Gradio con un visor de grafo en vivo.

Lo que es, y lo que no

Oxcart es un prototipo de investigación avanzado, no un servicio en producción: un corpus real, completamente indexado, y un demo en Gradio que levantamos a pedido. El código tiene licencia MIT y es abierto, así que cualquiera puede leerlo y verificar el trabajo.

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