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Api para optimizar la compra de automóviles con recomendaciones basadas en preferencias del usuario.
(2026-02-21) Avella Perez, Jorge Alberto; Moncada Robayo, Duvan Andrey; Paramo Fonseca, Jorge
El presente proyecto tuvo como objetivo desarrollar un sistema de recomendaciones especializado en la compra de vehículos, diseñado para minimizar la sobrecarga informática y optimizar la experiencia del usuario mediante sugerencia. La metodología empleada fue gestionada mediante el margo ágil Scrum la cual permitió una construcción iterativa. Se desarrollo un API REST utilizando NestJS sobre una arquitectura serveless en AWS (Lambda y API Gateway), donde se integraron modelos funcionales de inteligencia artificial a través de Amazon Bedrock, empleando técnicas de Retrieval- Augmented Generation (RAG) para el análisis contextual de datos, recolectados inicialmente mediante web scraping con Puppeteer. Los resultados obtenidos consisten en una solución escalable y segura, documentada en Swagger, capaz de ofrecer recomendaciones ajustadas a las necesidades de los usuarios. Se concluye que la integración de inteligencia artificial y servicios en la nube reducen eficazmente la fatiga del comprador, facilitando la toma de decisiones sin depender de plataformas e infraestructura robustas. The present project aimed to develop a specialized vehicle purchasing recommendation system, designed to minimize information overloadand optimize the user experience through suggestions. The methodology used was managed using the agile Scrum framework, which enabled iterative construction. A REST API was developed using NestJS on a serverless architecture in AWS (Lambda and API Gateway), where functional Artificial Intelligence models were integrated through Amazon Bedrock, employing Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques for contextual data analysis, initially collected via web scraping with Puppeteer. The results obtained consist of a scalable and secure solution, documented in Swagger, capable of offering recommendations tailored to user needs. It is concluded that the integration of Artificial Intelligence and cloud services effectively reduces buyer fatigue, facilitating decision-making without relying on robust platforms and infrastructure.