Saltar a contenido

mod.ai-tutor — Tutor conversacional con RAG

Community · Categoría ai (desactivable)

Qué hace

Tutor IA por curso con RAG: indexa el contenido al publicar el curso, genera embeddings (proveedor configurable por tenant vía el AI Gateway) y los guarda en pgvector; el chat vive en la página del curso y cita las lecciones concretas en las que se apoya cada respuesta.

Encima hay un ciclo de calidad en Administración → IA → Tutor con tres pestañas: revisión de pares pregunta→respuesta (con filtro «solo sin respaldo» para aislar respuestas sin citas), conocimiento validado escrito por humanos, e informe mensual con las preguntas agrupadas por tema y ordenadas por volumen.

Cómo funciona

  • Indexa al recibir courses.course.published y reindexa por lección al crear/editar/borrar lecciones — no hace falta reindexar el curso entero al subir una clase.
  • Las correcciones humanas viven en tabla propia, no como chunks: se recuperan por similitud, se inyectan en el prompt por encima del contexto RAG y entran en caliente sin reindexar (y sobreviven a los reindexados, que borran y regeneran los chunks).
  • Cuota de 10 preguntas diarias por alumno (no aplica al staff, que además puede probar el tutor de cualquier curso sin matricularse).
  • Cuotas superadas → 429; proveedor de IA sin configurar → 424.

Dependencias

Opcionales: mod.courses, mod.learning.

Modelo de datos

mod_ai_tutor_conversation · _message (con embedding de la pregunta y estado de revisión) · _chunk (trozos indexados, vector 1536) · _correction (conocimiento validado, vector 1536) · _token_usage (consumo para la cuota).

API

POST /modules/ai-tutor/courses/:courseId/ask (alumno) + superficie admin (/admin/ai-tutor/*: indexado, revisión, correcciones, informe). Detalle en Referencia → Pagos, aula e IA.

Eventos

  • Emite: ai-tutor.course.indexed/index-failed, ai-tutor.chat.message-sent/message-received, ai-tutor.answer.reviewed/corrected.
  • Consume: courses.course.published/unpublished, courses.lesson.created/updated/deleted.

Configuración

Proveedor y clave en Administración → IA (requiere AI_CONFIG_ENCRYPTION_KEY). Los parámetros del RAG (top-K 5, presupuesto de historial 3000 tokens, umbral de correcciones, cuota diaria 10) son constantes del producto.