RAG-Based Multi-Agent System for Financial Contract Analysis and User Comprehension Validation in Costa Rica

Abstract

Este artículo documenta la evolución de un sistema de comprensión de contratos financieros, desde un prototipo conversacional basado en generación aumentada por recuperación (RAG), sometido a evaluación, hasta una arquitectura modular multiagente en el contexto de Costa Rica. El trabajo comenzó con la definición del problema, la recopilación de evidencia secundaria, el análisis de las partes interesadas y entrevistas exploratorias. Posteriormente, avanzó mediante actividades basadas en el modelo Double Diamond y Design Sprint, la creación de prototipos con GPT personalizado, la iteración pública de Loanix, la implementación de un sistema RAG basado en WhatsApp y su evaluación con usuarios, hasta llegar a una arquitectura objetivo más modular.

El prototipo RAG evaluado combina el procesamiento de contratos, la recuperación de información normativa, modelos de lenguaje de OpenAI y almacenamiento vectorial temporal para generar explicaciones estructuradas dirigidas a usuarios no expertos. Una evaluación posterior al uso, realizada con cinco usuarios, obtuvo valoraciones unánimemente positivas en cuanto a la facilidad de uso, la utilidad, la satisfacción general y la confianza en las respuestas generadas. El proyecto también ha desarrollado un GPT personalizado de acceso público, ampliando el alcance del artefacto de investigación hacia una herramienta de usuario orientada a la divulgación.