Asistente Virtual · Computational Intelligence Group · Universidad Politécnica de Madrid

El Asistente Virtual para Museos, con Control Total de la Verdad.

Responde usando únicamente las fuentes oficiales de tu museo. Sin inventar datos, sin alucinaciones. Arquitectura adaptable a la colección y las licencias de cualquier museo.

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soroia.net/app
SoroIA
SoroIA · Museo Sorolla
Basado en tu catálogo oficial
¿Obras de Sorolla con el mar como tema?
He encontrado 47 obras en la colección con temática marina. Las más representativas:
Nadadores
Nadadores
Paseo a la orilla
Paseo a la orilla
Figura sentada
Col. Sorolla
Catálogo Razonado · CERES
¿Cuándo pintó Nadadores en el mar?
Nadadores fue pintada en 1905, en Valencia.
Fuente: Catálogo Razonado, p. 187
Pregunta sobre la colección…
Descubre más
Respaldado por
El Problema

En la difusión del patrimonio, la veracidad no es opcional.

La IA genérica alucina. SoroIA, no. Aquí está la diferencia que protege la reputación de tu institución.

IA Genérica sin Control

  • Inventa fechas, atribuye obras incorrectamente y genera datos que no existen en tu catálogo.
  • No distingue entre tu colección y miles de millones de datos externos no verificados.
  • Una sola respuesta errónea daña la credibilidad de la institución frente al visitante.
  • Sin trazabilidad: es imposible saber de dónde viene cada afirmación.
SoroIA Logo

Cómo Funciona el Asistente Virtual

  • El LLM trabaja exclusivamente con los documentos que tú defines — sin acceso a datos externos. El modelo es intercambiable sin perder el conocimiento de tu museo.
  • Si la respuesta no está en tus documentos oficiales, la IA lo dice claramente y no inventa.
  • Cada respuesta lleva cita y referencia clicable al documento fuente del museo.
  • Tus datos nunca salen de tu infraestructura ni entrenan modelos externos.
  • Siempre en la vanguardia: al ser un sistema RAG, el modelo de IA es intercambiable. Actualizamos al mejor modelo disponible en cada momento sin re-entrenar ni perder tu conocimiento.
Experiencia del Visitante

Una conversación natural con el arte.

Memoria y Contexto

SoroIA entiende el hilo de la conversación. Si un visitante pregunta "¿Y cuándo la pintó?", el sistema sabe perfectamente a qué obra se refiere. Sin perder el hilo, sin repetir preguntas.

Conversación continua

Galerías Visuales Integradas

Las búsquedas cobran vida. Al pedir "obras impresionistas", el chat despliega las imágenes directamente en la conversación, con fichas técnicas completas a un clic.

Imágenes en tiempo real

Transparencia Absoluta

Cada respuesta incluye referencias y citas clicables que llevan al visitante al documento oficial del museo de donde se extrajo la información. Verificable al instante.

Fuentes verificables

Modo claro y oscuro automático — La interfaz adapta su luminosidad para máxima comodidad en las salas del museo, incluso en entornos con iluminación tenue.

Panel de Control

Autonomía total. Tú decides qué sabe la IA.

Un panel de administración diseñado para conservadores y directores, no para programadores.

Carga Drag & Drop

Arrastra PDFs, documentos de texto o catálogos. La IA actualiza su memoria al instante, sin intervención técnica.

Actualización en Tiempo Real

¿Un nuevo catálogo en cer.es o cultura.gob.es? Nuestro scraper seguro sincroniza las novedades automáticamente con un clic.

Derecho al Olvido Inmediato

Borra un documento desde el panel y la IA olvidará esa información en ese mismo segundo. Control total del conocimiento.

Métricas en Vivo

Descubre qué preguntan los visitantes, qué obras son las más consultadas y optimiza la experiencia del museo con datos reales.

SoroIA · Panel de Administración
1.247
Consultas hoy
98.3%
Satisfacción
34
Docs activos
catalogo_razonado_2024.pdf 12.4 MB
inventario_coleccion.pdf 8.1 MB
fichas_tecnicas_obras.txt 2.3 MB
Arrastra aquí tus documentos o haz clic para cargar
Motor Híbrido

Tecnología híbrida para una precisión matemática.

SoroIA no es un simple chatbot. Combina dos arquitecturas de vanguardia para asegurar respuestas perfectas.

Visitante

Pregunta en lenguaje natural

Clasificación

Asistente SoroIA

Claude 4.5 "enjaulado" en tus documentos — modelo actualizable sin perder tu conocimiento

Consulta segura

Tus Fuentes

Catálogos, PDFs, inventario oficial

RAG

Motor de Textos y Documentos

Búsqueda semántica en bases vectoriales de alta velocidad para leer catálogos y PDFs al instante. Recupera los fragmentos más relevantes de tus documentos oficiales antes de generar cada respuesta, garantizando que cada afirmación está respaldada por tu acervo.

Text-to-SQL

Motor de Inventario

Traduce el lenguaje natural en consultas matemáticas directas a la base de datos de tu inventario. Protegido por una validación de triple capa que garantiza la seguridad del servidor. Los datos de inventario son exactos, no aproximados.

Infraestructura
AWS Bedrock
Servidor Local
Sin entrenamiento externo
RGPD Compliant
FAISS Vector DB
PostgreSQL
Quiénes Somos

Investigación universitaria real.
No una startup sin historial.

Grupo de investigación activo desde 2008

SoroIA nace del Computational Intelligence Group (CIG) de la Universidad Politécnica de Madrid, liderado por los catedráticos Pedro Larrañaga y Concha Bielza — dos de los investigadores en IA más citados de España.

Han confiado en nuestra investigación
Banco Santander Repsol Telefónica I+D Fundación BBVA Iberdrola Abbott Panda Security Atos Origin Arthur Andersen Idealista
Conoce el grupo de investigación completo · cig.fi.upm.es
Univ. Politécnica
de Madrid
Computational
Intelligence Group
125+
Proyectos de investigación
220+
Artículos JCR publicados
20
Premios y reconocimientos
40
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Dirección del grupo
PL
Pedro Larrañaga
Catedrático · UPM
CB
Concha Bielza
Catedrática · UPM
Libros publicados en Cambridge University Press y CRC Press
Cómo citar
Paniagua, K., Larrañaga, P. & Bielza, C. (2026). SoroIA: demostrador de arquitectura RAG + Text-to-SQL aplicada a patrimonio cultural. Computational Intelligence Group, Universidad Politécnica de Madrid. https://soroia.net
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Demostrador tecnológico en desarrollo · CIG-UPM — Los contenidos del Museo Sorolla y del Ministerio de Cultura utilizados en esta demo pertenecen a sus respectivos titulares y se emplean con fines exclusivos de investigación. Las imágenes del sistema en producción se sirven directamente desde las fuentes originales: ceres.mcu.es · museosorolla.es. Estamos trabajando en documentar y atribuir correctamente todas las referencias visuales. Si detectas cualquier uso incorrecto de contenidos protegidos, escríbenos a kpromero@fi.upm.es y lo resolveremos de inmediato.