Add RAG playground and update v1 docs

RAG/Dockerfile

@@ -3,6 +3,7 @@ WORKDIR /app
 COPY package.json package-lock.json tsconfig.json ./
 RUN npm ci
 COPY src ./src
+COPY public ./public
 RUN npm run build
 
 FROM node:22-bookworm-slim AS runtime
@@ -11,5 +12,6 @@ ENV NODE_ENV=production
 COPY package.json package-lock.json ./
 RUN npm ci --omit=dev
 COPY --from=build /app/dist ./dist
+COPY public ./public
 EXPOSE 3000
 CMD ["node", "dist/server.js"]

RAG/docs/API_RAG.md

@@ -0,0 +1,392 @@
+# API del RAG
+
+**Proyecto:** Workspace de tools IA para empresas  
+**Modulo:** RAG  
+**Ultima actualizacion:** 2026-04-05  
+**Ultima modificacion por:** Agente tools IA para potenciar servicios empresariales  
+**Estado:** Operativa en VPS2
+
+---
+
+## Proposito
+
+Dejar una referencia rapida y practica de la API del servicio `RAG` para poder conectarlo facilmente desde modelos, agentes, flujos de `n8n` y otras aplicaciones.
+
+---
+
+## Base URL actual
+
+Produccion actual en `VPS2`:
+
+```text
+https://rag.por-correo.com
+```
+
+---
+
+## Endpoints disponibles
+
+### 1. `GET /health`
+
+Sirve para comprobar si el servicio esta levantado y si la conexion con `Qdrant` esta operativa.
+
+Ejemplo:
+
+```bash
+curl -sS "https://rag.por-correo.com/health"
+```
+
+Respuesta esperada aproximada:
+
+```json
+{
+  "ok": true,
+  "service": "rag",
+  "environment": "production",
+  "embeddings": {
+    "provider": "openrouter",
+    "model": "qwen/qwen3-embedding-8b"
+  },
+  "vectorStore": {
+    "ok": true,
+    "kind": "qdrant"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 2. `POST /ingest`
+
+Sirve para ingerir una fuente en el RAG.
+
+Puede usarse sobre:
+- un archivo
+- una carpeta
+
+Payload base:
+
+```json
+{
+  "sourceType": "folder",
+  "sourceRef": "/ruta/a/la/carpeta",
+  "mode": "mechanical",
+  "tags": ["workspace", "global-docs"]
+}
+```
+
+Campos:
+
+- `sourceType`: `file` o `folder`
+- `sourceRef`: ruta de la fuente
+- `mode`: `mechanical` o `interactive`
+- `tags`: etiquetas opcionales para clasificar la fuente
+
+Ejemplo documental:
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/ingest" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "sourceType": "folder",
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs",
+    "mode": "mechanical",
+    "tags": ["workspace", "global-docs"]
+  }'
+```
+
+Ejemplo codigo:
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/ingest" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "sourceType": "folder",
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/src",
+    "mode": "mechanical",
+    "tags": ["rag", "module-code"]
+  }'
+```
+
+Respuesta esperada aproximada:
+
+```json
+{
+  "accepted": true,
+  "filesDiscovered": 10,
+  "documentsProcessed": 10,
+  "chunksStored": 45,
+  "collectionName": "rag_chunks"
+}
+```
+
+---
+
+### 3. `POST /retrieve`
+
+Sirve para recuperar contexto del RAG sin pedir una respuesta final al modelo.
+
+Es ideal para:
+- agentes IA
+- nodos tool de n8n
+- flujos que quieran contexto rico y trazable
+
+Payload base:
+
+```json
+{
+  "mode": "documental",
+  "intent": "specific",
+  "query": "que tenemos pendiente por hacer en este workspace",
+  "scope": {
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+  }
+}
+```
+
+Campos:
+
+- `mode`:
+  - `documental`
+  - `codigo`
+  - `auto`
+- `intent`:
+  - `specific`
+  - `bootstrap`
+- `query`: consulta del usuario o del flujo
+- `scope` opcional:
+  - `sourceId`
+  - `sourceRef`
+  - `tags`
+
+#### Ejemplo `retrieve` documental
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/retrieve" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "mode": "documental",
+    "intent": "specific",
+    "query": "que tenemos pendiente por hacer en este workspace",
+    "scope": {
+      "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+    }
+  }'
+```
+
+#### Ejemplo `retrieve` bootstrap
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/retrieve" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "mode": "documental",
+    "intent": "bootstrap",
+    "query": "dame un mapa inicial del workspace y sus lineas de trabajo principales",
+    "scope": {
+      "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+    }
+  }'
+```
+
+#### Ejemplo `retrieve` codigo
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/retrieve" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "mode": "codigo",
+    "intent": "specific",
+    "query": "como se construye source_id en el rag",
+    "scope": {
+      "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/src"
+    }
+  }'
+```
+
+Respuesta resumida esperada:
+
+```json
+{
+  "mode": "documental",
+  "intent": "specific",
+  "summary": "...",
+  "topics": ["PENDIENTES_GENERALES.md"],
+  "criticalPoints": [],
+  "items": [
+    {
+      "chunkId": "chk:...",
+      "documentId": "doc:...",
+      "sourceId": "src:...",
+      "title": "PENDIENTES_GENERALES.md",
+      "sectionTitle": "Resumen rapido",
+      "content": "...",
+      "score": 0.87
+    }
+  ],
+  "followUpRefs": ["doc:..."],
+  "scope": {
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+### 4. `POST /answer`
+
+Sirve para pedir al RAG una respuesta final apoyada en el contexto recuperado.
+
+Es util para:
+- agentes conversacionales
+- respuestas listas para usuario
+- pruebas rapidas desde n8n o aplicaciones
+
+Payload base:
+
+```json
+{
+  "mode": "documental",
+  "intent": "specific",
+  "query": "que tenemos pendiente por hacer en este workspace",
+  "scope": {
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+  }
+}
+```
+
+#### Ejemplo `answer` documental
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/answer" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "mode": "documental",
+    "intent": "specific",
+    "query": "que tenemos pendiente por hacer en este workspace",
+    "scope": {
+      "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+    }
+  }'
+```
+
+#### Ejemplo `answer` codigo
+
+```bash
+curl -sS -X POST "https://rag.por-correo.com/answer" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "mode": "codigo",
+    "intent": "specific",
+    "query": "como se construye source_id en el rag",
+    "scope": {
+      "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/src"
+    }
+  }'
+```
+
+Respuesta resumida esperada:
+
+```json
+{
+  "mode": "codigo",
+  "intent": "specific",
+  "answer": "...",
+  "summary": "...",
+  "topics": ["ids.ts"],
+  "criticalPoints": [],
+  "citations": [
+    {
+      "chunkId": "chk:...",
+      "documentId": "doc:...",
+      "title": "ids.ts",
+      "sectionTitle": "export function buildSourceId(...)",
+      "startLine": 20,
+      "endLine": 25
+    }
+  ],
+  "scope": {
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/src"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## Recomendacion practica para n8n
+
+Si quieres probarlo rapido desde `n8n`:
+
+1. Usa un nodo `HTTP Request`
+2. Metodo `POST`
+3. URL:
+
+```text
+https://rag.por-correo.com/retrieve
+```
+
+o
+
+```text
+https://rag.por-correo.com/answer
+```
+
+4. Body en JSON
+5. Empieza usando `answer` si quieres una respuesta directa
+6. Usa `retrieve` si quieres dar el contexto al agente y que el modelo final responda por su cuenta
+
+Payload recomendado para primera prueba en n8n:
+
+```json
+{
+  "mode": "documental",
+  "intent": "specific",
+  "query": "que tenemos pendiente por hacer en este workspace",
+  "scope": {
+    "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## Nota importante
+
+El `scope` es clave para no mezclar fuentes distintas.
+
+Ejemplos de `scope` utiles:
+
+- documentacion global del workspace:
+
+```json
+{
+  "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs"
+}
+```
+
+- documentacion del modulo RAG:
+
+```json
+{
+  "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/docs"
+}
+```
+
+- codigo del modulo RAG:
+
+```json
+{
+  "sourceRef": "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/src"
+}
+```
+
+---
+
+## Siguiente evolucion natural
+
+Mas adelante esta API podra exponerse tambien mediante un `MCP`, pero a dia de hoy ya puede consumirse directamente por HTTP desde:
+
+- modelos
+- agentes
+- flujos de `n8n`
+- aplicaciones propias

RAG/docs/DESPLIEGUE_EASYPANEL.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 **Modulo:** RAG  
 **Ultima actualizacion:** 2026-04-05  
 **Ultima modificacion por:** Agente tools IA para potenciar servicios empresariales  
-**Estado:** Base operativa definida
+**Estado:** V1 desplegada en VPS2
 
 ---
 
@@ -259,3 +259,24 @@ El siguiente salto natural es solo operativo:
 
 - construir la imagen Docker sin errores de red
 - montarla en EasyPanel siguiendo este patron
+
+---
+
+## Estado real alcanzado
+
+El despliegue ya se ha completado en `VPS2`.
+
+Estado confirmado:
+- dominio activo: `https://rag.por-correo.com`
+- servicio escuchando correctamente en produccion
+- `Qdrant` operativo por red interna
+- pruebas superadas de `health`, `retrieve` y `answer`
+
+Consulta documental ya validada:
+- `que tenemos pendiente por hacer en este workspace`
+
+Consulta de codigo ya validada:
+- `como se construye source_id en el rag`
+
+Pendiente de mejora ya detectado:
+- sustituir mas adelante el modelo actual de `answer` por una opcion alineada con la estrategia tecnica del proyecto

RAG/docs/PLAYGROUND.md

@@ -0,0 +1,83 @@
+# Playground del RAG
+
+**Proyecto:** Workspace de tools IA para empresas  
+**Modulo:** RAG  
+**Ultima actualizacion:** 2026-04-05  
+**Ultima modificacion por:** Agente tools IA para potenciar servicios empresariales  
+**Estado:** Implementado en codigo, pendiente de redeploy
+
+---
+
+## Tecnologia elegida
+
+Se ha elegido una interfaz web estatica simple, servida por el propio backend `Express` del RAG.
+
+### Por que esta opcion
+
+- evita crear un segundo servicio independiente solo para pruebas
+- no añade otro framework de frontend ni otro pipeline de build innecesario
+- permite iterar rapido sobre el RAG real usando su propia API
+- es suficiente para una herramienta interna de evaluacion y ajuste
+
+---
+
+## Ubicacion dentro del modulo
+
+El playground queda dentro de:
+
+```text
+RAG/public/playground/
+```
+
+Archivos creados:
+
+- `RAG/public/playground/index.html`
+- `RAG/public/playground/app.js`
+- `RAG/public/playground/styles.css`
+
+El backend lo sirve desde:
+
+```text
+/playground
+```
+
+---
+
+## Que permite probar
+
+1. `health`
+2. `ingest`
+3. `retrieve`
+4. `answer`
+5. `answer` sin RAG para comparar impacto del contexto
+
+Tambien permite:
+
+- cambiar `mode`
+- cambiar `intent`
+- ajustar `scope`
+- usar presets para docs, docs del modulo y codigo del RAG
+
+---
+
+## Idea de uso
+
+Este playground no sustituye a clientes finales ni al futuro MCP.
+
+Su papel es:
+
+- probar rapido el comportamiento del RAG
+- comparar respuesta con y sin RAG
+- validar cambios en ingesta y retrieval
+- detectar donde el sistema necesita ajustes
+
+---
+
+## Relacion con MCP
+
+En esta primera fase el playground usa la API HTTP del propio servicio.
+
+Mas adelante se podra:
+
+- mantener como herramienta interna de evaluacion
+- o ampliarlo para probar tambien la capa MCP cuando exista

RAG/docs/SISTEMA_RAG_BASE.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 
 **Proyecto:** Workspace de tools IA para empresas  
 **Modulo:** RAG  
-**Ultima actualizacion:** 2026-04-02  
+**Ultima actualizacion:** 2026-04-05  
 **Ultima modificacion por:** Agente tools IA para potenciar servicios empresariales  
-**Estado:** En definicion
+**Estado:** V1 operativa desplegada
 
 ---
 
@@ -87,6 +87,28 @@ Si el sistema esta bien planteado, deberiamos poder usarlo como una capa de cont
 
 ---
 
+## Estado actual de la v1
+
+La v1 ya ha alcanzado un estado operativo real.
+
+Estado confirmado:
+- desplegada en `VPS2`
+- dominio activo: `https://rag.por-correo.com`
+- conexion operativa con `Qdrant`
+- soporte funcional para `documental` y `codigo`
+- endpoints operativos: `GET /health`, `POST /ingest`, `POST /retrieve`, `POST /answer`
+
+Pruebas funcionales ya superadas:
+- consulta documental sobre pendientes del workspace
+- consulta conceptual sobre caracteristicas del RAG
+- consulta tecnica en modo codigo sobre la construccion de `source_id`
+
+Pendientes de evolucion de esta base:
+- sustituir el modelo actual de `answer` por una alternativa alineada con la decision de no depender de OpenAI en esa capa
+- seguir refinando retrieval y answer segun resultados de uso real
+
+---
+
 ## Alcance de este documento
 
 Este documento define el que y el para que del sistema RAG base.

RAG/docs/STACK_TECNICO_V1.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 **Proyecto:** Workspace de tools IA para empresas  
 **Modulo:** RAG  
-**Ultima actualizacion:** 2026-04-02  
+**Ultima actualizacion:** 2026-04-05  
 **Ultima modificacion por:** Agente tools IA para potenciar servicios empresariales  
 **Estado:** Acordado para v1
 
@@ -218,4 +218,20 @@ La v1 se construira con una idea clara:
 
 ## Pendiente inmediato
 
-Generar la imagen Docker final del servicio y dejarlo listo para desplegar en EasyPanel.
+- Revisar y sustituir mas adelante el modelo actual de `answer` por una opcion alineada con la estrategia de no depender de OpenAI para esa capa.
+- Documentar la metodologia reutilizable para desplegar futuros servicios correctamente en EasyPanel.
+
+---
+
+## Estado actual de despliegue
+
+La v1 ya esta desplegada y funcionando en `VPS2` mediante EasyPanel.
+
+Estado confirmado:
+- servicio activo en `https://rag.por-correo.com`
+- `Qdrant` conectado correctamente por red interna
+- variables de entorno cargadas en produccion
+- `health`, `retrieve` y `answer` probados con exito
+
+Observacion abierta:
+- aparece un warning de deprecacion relacionado con `punycode`, pero no esta bloqueando el funcionamiento del servicio

RAG/public/playground/app.js

@@ -0,0 +1,129 @@
+const healthButton = document.getElementById("healthButton");
+const ingestButton = document.getElementById("ingestButton");
+const queryButton = document.getElementById("queryButton");
+const presetDocs = document.getElementById("presetDocs");
+const presetRagDocs = document.getElementById("presetRagDocs");
+const presetCode = document.getElementById("presetCode");
+
+const healthResult = document.getElementById("healthResult");
+const mainResult = document.getElementById("mainResult");
+const compareResult = document.getElementById("compareResult");
+
+const queryInput = document.getElementById("queryInput");
+const queryMode = document.getElementById("queryMode");
+const queryIntent = document.getElementById("queryIntent");
+const queryOperation = document.getElementById("queryOperation");
+const scopeSourceRef = document.getElementById("scopeSourceRef");
+const scopeTags = document.getElementById("scopeTags");
+const compareWithoutRag = document.getElementById("compareWithoutRag");
+
+const ingestSourceType = document.getElementById("ingestSourceType");
+const ingestSourceRef = document.getElementById("ingestSourceRef");
+const ingestMode = document.getElementById("ingestMode");
+const ingestTags = document.getElementById("ingestTags");
+
+function format(value) {
+  return JSON.stringify(value, null, 2);
+}
+
+function splitTags(value) {
+  return value.split(",").map((entry) => entry.trim()).filter(Boolean);
+}
+
+async function request(url, payload, method = "POST") {
+  const response = await fetch(url, {
+    method,
+    headers: {
+      "Content-Type": "application/json"
+    },
+    body: payload ? JSON.stringify(payload) : undefined
+  });
+
+  const data = await response.json();
+  if (!response.ok) {
+    throw new Error(data.error || `HTTP ${response.status}`);
+  }
+
+  return data;
+}
+
+healthButton.addEventListener("click", async () => {
+  healthResult.textContent = "Comprobando...";
+  try {
+    const response = await fetch("/health");
+    const data = await response.json();
+    healthResult.textContent = format(data);
+  } catch (error) {
+    healthResult.textContent = String(error);
+  }
+});
+
+ingestButton.addEventListener("click", async () => {
+  mainResult.textContent = "Ejecutando ingesta...";
+  try {
+    const data = await request("/ingest", {
+      sourceType: ingestSourceType.value,
+      sourceRef: ingestSourceRef.value,
+      mode: ingestMode.value,
+      tags: splitTags(ingestTags.value)
+    });
+    mainResult.textContent = format(data);
+  } catch (error) {
+    mainResult.textContent = String(error);
+  }
+});
+
+queryButton.addEventListener("click", async () => {
+  mainResult.textContent = "Consultando...";
+  compareResult.textContent = compareWithoutRag.checked ? "Comparando..." : "Desactivada.";
+
+  const payload = {
+    mode: queryMode.value,
+    intent: queryIntent.value,
+    query: queryInput.value,
+    scope: {
+      sourceRef: scopeSourceRef.value,
+      tags: splitTags(scopeTags.value)
+    }
+  };
+
+  try {
+    const endpoint = queryOperation.value === "answer" ? "/answer" : "/retrieve";
+    const data = await request(endpoint, payload);
+    mainResult.textContent = format(data);
+
+    if (compareWithoutRag.checked && queryOperation.value === "answer") {
+      const comparison = await request("/answer/direct", {
+        query: queryInput.value
+      });
+      compareResult.textContent = format(comparison);
+    }
+  } catch (error) {
+    mainResult.textContent = String(error);
+    compareResult.textContent = compareWithoutRag.checked ? String(error) : "Desactivada.";
+  }
+});
+
+presetDocs.addEventListener("click", () => {
+  queryMode.value = "documental";
+  queryIntent.value = "specific";
+  queryOperation.value = "answer";
+  queryInput.value = "que tenemos pendiente por hacer en este workspace";
+  scopeSourceRef.value = "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs";
+});
+
+presetRagDocs.addEventListener("click", () => {
+  queryMode.value = "documental";
+  queryIntent.value = "bootstrap";
+  queryOperation.value = "retrieve";
+  queryInput.value = "dame un mapa inicial del modulo RAG, su arquitectura, decisiones, estado actual y documentos clave";
+  scopeSourceRef.value = "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/docs";
+});
+
+presetCode.addEventListener("click", () => {
+  queryMode.value = "codigo";
+  queryIntent.value = "specific";
+  queryOperation.value = "answer";
+  queryInput.value = "como se construye source_id en el rag";
+  scopeSourceRef.value = "/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/RAG/src";
+});

RAG/public/playground/index.html

@@ -0,0 +1,114 @@
+<!doctype html>
+<html lang="es">
+  <head>
+    <meta charset="UTF-8" />
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
+    <title>RAG Playground</title>
+    <link rel="stylesheet" href="/playground/styles.css" />
+  </head>
+  <body>
+    <main class="layout">
+      <header class="hero">
+        <div>
+          <p class="eyebrow">RAG Playground</p>
+          <h1>Pruebas rapidas del RAG</h1>
+          <p class="lead">Interfaz interna para probar ingesta, retrieve, answer y comparacion sin RAG desde el mismo servicio.</p>
+        </div>
+        <button id="healthButton" class="secondary">Comprobar health</button>
+      </header>
+
+      <section class="grid">
+        <article class="panel">
+          <h2>Ingesta</h2>
+          <label>Tipo de fuente
+            <select id="ingestSourceType">
+              <option value="folder">folder</option>
+              <option value="file">file</option>
+            </select>
+          </label>
+          <label>Ruta de la fuente
+            <input id="ingestSourceRef" value="/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs" />
+          </label>
+          <label>Modo
+            <select id="ingestMode">
+              <option value="mechanical">mechanical</option>
+              <option value="interactive">interactive</option>
+            </select>
+          </label>
+          <label>Tags (coma separada)
+            <input id="ingestTags" value="workspace,global-docs" />
+          </label>
+          <button id="ingestButton">Lanzar ingesta</button>
+        </article>
+
+        <article class="panel panel-wide">
+          <h2>Consulta</h2>
+          <label>Pregunta
+            <textarea id="queryInput" rows="4">que tenemos pendiente por hacer en este workspace</textarea>
+          </label>
+
+          <div class="row">
+            <label>Modo
+              <select id="queryMode">
+                <option value="documental">documental</option>
+                <option value="codigo">codigo</option>
+                <option value="auto">auto</option>
+              </select>
+            </label>
+            <label>Intent
+              <select id="queryIntent">
+                <option value="specific">specific</option>
+                <option value="bootstrap">bootstrap</option>
+              </select>
+            </label>
+            <label>Operacion
+              <select id="queryOperation">
+                <option value="retrieve">retrieve</option>
+                <option value="answer">answer</option>
+              </select>
+            </label>
+          </div>
+
+          <div class="row">
+            <label>Scope por sourceRef
+              <input id="scopeSourceRef" value="/home/pancho/Documentos/Empresa/Desarrollo/IA/docs" />
+            </label>
+            <label>Tags (coma separada)
+              <input id="scopeTags" value="" />
+            </label>
+          </div>
+
+          <label class="checkbox">
+            <input type="checkbox" id="compareWithoutRag" />
+            Comparar tambien con respuesta sin RAG
+          </label>
+
+          <div class="actions">
+            <button id="queryButton">Ejecutar consulta</button>
+            <button id="presetDocs" class="secondary">Preset docs</button>
+            <button id="presetRagDocs" class="secondary">Preset RAG docs</button>
+            <button id="presetCode" class="secondary">Preset codigo</button>
+          </div>
+        </article>
+      </section>
+
+      <section class="grid results-grid">
+        <article class="panel">
+          <h2>Resultado principal</h2>
+          <pre id="mainResult">Sin ejecutar aun.</pre>
+        </article>
+        <article class="panel">
+          <h2>Comparacion sin RAG</h2>
+          <pre id="compareResult">Desactivada.</pre>
+        </article>
+      </section>
+
+      <section class="panel">
+        <h2>Estado / health</h2>
+        <pre id="healthResult">Sin comprobar.</pre>
+      </section>
+    </main>
+
+    <script src="/playground/app.js" type="module"></script>
+  </body>
+  </html>

RAG/public/playground/styles.css

@@ -0,0 +1,142 @@
+:root {
+  color-scheme: dark;
+  --bg: #0d1321;
+  --panel: #151d31;
+  --panel-2: #1c2742;
+  --text: #e8ecf8;
+  --muted: #9aa6c8;
+  --accent: #72e0a8;
+  --accent-2: #7ca8ff;
+  --border: #2e3a5f;
+}
+
+* { box-sizing: border-box; }
+
+body {
+  margin: 0;
+  font-family: Inter, ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
+  background: linear-gradient(180deg, #0b1020 0%, #12192b 100%);
+  color: var(--text);
+}
+
+.layout {
+  max-width: 1280px;
+  margin: 0 auto;
+  padding: 32px;
+}
+
+.hero, .panel {
+  background: rgba(21, 29, 49, 0.92);
+  border: 1px solid var(--border);
+  border-radius: 20px;
+  box-shadow: 0 18px 50px rgba(0,0,0,0.2);
+}
+
+.hero {
+  padding: 24px 28px;
+  display: flex;
+  justify-content: space-between;
+  gap: 20px;
+  align-items: flex-start;
+  margin-bottom: 24px;
+}
+
+.eyebrow {
+  margin: 0 0 8px;
+  color: var(--accent);
+  font-size: 12px;
+  text-transform: uppercase;
+  letter-spacing: 0.14em;
+}
+
+h1, h2 { margin: 0 0 12px; }
+.lead { margin: 0; color: var(--muted); max-width: 720px; }
+
+.grid {
+  display: grid;
+  gap: 24px;
+  grid-template-columns: 1fr 2fr;
+  margin-bottom: 24px;
+}
+
+.results-grid { grid-template-columns: 1fr 1fr; }
+.panel-wide { min-width: 0; }
+
+.panel {
+  padding: 24px;
+}
+
+label {
+  display: block;
+  margin-bottom: 14px;
+  color: var(--muted);
+  font-size: 14px;
+}
+
+input, textarea, select, button {
+  width: 100%;
+  border-radius: 12px;
+  border: 1px solid var(--border);
+  background: var(--panel-2);
+  color: var(--text);
+  padding: 12px 14px;
+  font: inherit;
+}
+
+textarea { resize: vertical; }
+
+button {
+  width: auto;
+  cursor: pointer;
+  background: linear-gradient(135deg, var(--accent) 0%, #4fceff 100%);
+  color: #0b1020;
+  font-weight: 700;
+  border: none;
+}
+
+button.secondary {
+  background: transparent;
+  color: var(--text);
+  border: 1px solid var(--border);
+}
+
+.row, .actions {
+  display: flex;
+  gap: 12px;
+  flex-wrap: wrap;
+}
+
+.row > label {
+  flex: 1 1 220px;
+}
+
+.checkbox {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 10px;
+}
+
+.checkbox input {
+  width: auto;
+}
+
+pre {
+  background: #0b1020;
+  border: 1px solid var(--border);
+  border-radius: 16px;
+  padding: 16px;
+  overflow: auto;
+  min-height: 180px;
+  white-space: pre-wrap;
+  word-break: break-word;
+}
+
+@media (max-width: 980px) {
+  .grid, .results-grid {
+    grid-template-columns: 1fr;
+  }
+
+  .hero {
+    flex-direction: column;
+  }
+}

RAG/src/app.ts

@@ -1,4 +1,6 @@
 import express from "express";
+import path from "node:path";
+import { fileURLToPath } from "node:url";
 import { env } from "./config/env.js";
 import { AnswerService } from "./modules/answer/service.js";
 import { IngestService } from "./modules/ingest/service.js";
@@ -10,6 +12,9 @@ import { QdrantVectorStoreClient } from "./modules/vectorstore/client.js";
 import type { ChunkMode, RetrieveIntent, RetrieveScope } from "./shared/types/rag.js";
 
 export function createApp() {
+  const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);
+  const __dirname = path.dirname(__filename);
+  const publicDir = path.resolve(__dirname, "../public");
   const app = express();
   const embeddingProvider = new OpenRouterEmbeddingProvider();
   const vectorStore = new QdrantVectorStoreClient();
@@ -18,6 +23,11 @@ export function createApp() {
   const answerService = new AnswerService(retrieveService);
 
   app.use(express.json({ limit: "5mb" }));
+  app.use(express.static(publicDir));
+
+  app.get("/playground", (_req, res) => {
+    res.sendFile(path.join(publicDir, "playground", "index.html"));
+  });
 
   app.get("/health", async (_req, res) => {
     const vectorHealth = await vectorStore.healthcheck();
@@ -82,5 +92,15 @@ export function createApp() {
     }
   });
 
+  app.post("/answer/direct", async (req, res) => {
+    try {
+      const query = String(req.body.query ?? "");
+      const result = await answerService.answerWithoutRag(query);
+      res.json(result);
+    } catch (error) {
+      res.status(500).json({ ok: false, error: error instanceof Error ? error.message : "Unknown direct answer error" });
+    }
+  });
+
   return app;
 }

RAG/src/modules/answer/service.ts

@@ -1,6 +1,6 @@
 import OpenAI from "openai";
 import { env } from "../../config/env.js";
-import type { AnswerResponse, ChunkMode, RetrieveIntent, RetrieveScope, RetrievedItem } from "../../shared/types/rag.js";
+import type { AnswerResponse, ChunkMode, DirectAnswerResponse, RetrieveIntent, RetrieveScope, RetrievedItem } from "../../shared/types/rag.js";
 import { RetrieveService } from "../retrieve/service.js";
 
 function buildPrompt(query: string, summary: string, items: RetrievedItem[]): string {
@@ -75,4 +75,30 @@ export class AnswerService {
       scope: retrieved.scope
     };
   }
+
+  async answerWithoutRag(query: string): Promise<DirectAnswerResponse> {
+    if (!env.answerApiKey) {
+      throw new Error("Missing ANSWER_API_KEY for answer provider");
+    }
+
+    const completion = await this.client.chat.completions.create({
+      model: env.answerModel,
+      temperature: 0.2,
+      messages: [
+        {
+          role: "system",
+          content: "Responde con claridad y brevedad a la pregunta del usuario sin contexto adicional externo."
+        },
+        {
+          role: "user",
+          content: query
+        }
+      ]
+    });
+
+    return {
+      model: env.answerModel,
+      answer: completion.choices[0]?.message?.content?.trim() || "No se pudo generar respuesta."
+    };
+  }
 }

RAG/src/shared/types/rag.ts

@@ -76,3 +76,8 @@ export interface AnswerResponse {
   }>;
   scope?: RetrieveScope;
 }
+
+export interface DirectAnswerResponse {
+  model: string;
+  answer: string;
+}

docs/HISTORIAL_SESIONES.md

@@ -56,6 +56,12 @@ Este archivo registra agentes y sesiones de trabajo de este workspace.
 - Contraste del patron manual de `webfetch` con la documentacion oficial de EasyPanel, dejando definido que `RAG` deberia montarse como `App Service` con fuente Git o imagen publicada para quedar bien integrado.
 - Verificacion de que Forgejo ya esta operativo en `git.por-correo.com` y que el acceso Git por SSH en puerto `2222` responde correctamente, dejando preparado el camino de despliegue integrado para `RAG`.
 - Creacion del repo remoto `paco/rag-service` en Forgejo y subida correcta del estado actual del workspace mediante Git SSH.
+- Despliegue correcto de `RAG` en EasyPanel como `App Service` usando Forgejo y `Dockerfile`, con dominio activo `https://rag.por-correo.com`.
+- Pruebas satisfactorias en produccion de `health`, `retrieve` y `answer`, tanto en modo documental como en modo codigo.
+- Deteccion y anotacion como pendiente del cambio futuro del modelo actual de `answer`.
+- Creacion de `RAG/docs/API_RAG.md` como referencia operativa de la API para conectar rapidamente el servicio desde n8n, agentes y otras aplicaciones.
+- Implementacion de un playground web interno servido por el propio backend del RAG para probar `health`, `ingest`, `retrieve`, `answer` y comparacion sin RAG.
+- Creacion de `RAG/docs/PLAYGROUND.md` para documentar la tecnologia elegida, su ubicacion y su papel dentro del modulo.
 - Reorganizacion de RAG como modulo raiz independiente con documentacion propia en `RAG/docs/`.
 - Ajuste del indice documental global para reflejar la separacion entre documentacion global y documentacion por tool.
 - Creacion de `docs/TASK.md` para descomponer lineas de trabajo amplias en puntos de analisis y acuerdos.
@@ -71,6 +77,7 @@ Este archivo registra agentes y sesiones de trabajo de este workspace.
 - Existe ya una primera implementacion funcional compilable del servicio RAG, pendiente de probar con claves reales y Qdrant activo.
 - El servicio ya ha sido probado con embeddings reales y vector store remoto operativo.
 - El servicio soporta ya modo documental y modo codigo con pruebas reales sobre documentacion y codigo del propio modulo.
+- La v1 del RAG ya esta desplegada y operativa en VPS2 con dominio publico funcional.
 
 ---
 

docs/INDICE_DOCUMENTACION.md

@@ -272,6 +272,40 @@ Recoger dudas concretas sobre como se desplego `webfetch` en `VPS2` para reutili
 
 ---
 
+### `RAG/docs/API_RAG.md`
+
+**Ubicacion:** `RAG/docs/API_RAG.md`
+
+**Proposito:**
+Documentar de forma practica la API del servicio RAG, con endpoints, payloads y ejemplos listos para conectar desde n8n, agentes o aplicaciones.
+
+**Cuando leerlo:**
+- al integrar el RAG desde n8n o cualquier otro cliente HTTP
+- al necesitar ejemplos listos de `health`, `ingest`, `retrieve` y `answer`
+
+**Cuando actualizarlo:**
+- cuando cambie algun endpoint o payload del servicio
+- cuando se añadan nuevos modos o patrones de integracion
+
+---
+
+### `RAG/docs/PLAYGROUND.md`
+
+**Ubicacion:** `RAG/docs/PLAYGROUND.md`
+
+**Proposito:**
+Documentar la tecnologia, ubicacion y utilidad del playground interno del RAG para pruebas y evaluacion.
+
+**Cuando leerlo:**
+- al querer probar el RAG con interfaz web interna
+- al revisar por que se eligio esta forma de playground y no otra
+
+**Cuando actualizarlo:**
+- cuando cambie la interfaz de prueba
+- cuando el playground se amplie o se conecte tambien por MCP
+
+---
+
 ### `sesion_actual_opencode.md`
 
 **Ubicacion:** `docs/sesion_actual_opencode.md`
@@ -298,4 +332,4 @@ Instruccion universal para detectar la sesion activa de OpenCode del workspace a
 
 ## Estadistica global
 
-**Total de documentos indexados:** 15
+**Total de documentos indexados:** 17

docs/PENDIENTES_GENERALES.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # Pendientes Generales
 
 **Proyecto:** Workspace de tools IA para empresas  
-**Ultima actualizacion:** 2026-04-02  
+**Ultima actualizacion:** 2026-04-05  
 **Ultima modificacion por:** Agente tools IA para potenciar servicios empresariales  
 **Estado:** Activo
 
@@ -45,8 +45,20 @@ Diseñar una base RAG simple, modular y facil de conectar a otros servicios ya e
 - Elegir estrategia inicial de almacenamiento y vectorizacion.
 - Definir interfaz de integracion con servicios externos.
 - Identificar un primer caso real de uso para validacion.
+- Revisar y sustituir mas adelante el modelo actual de `answer` por una opcion alineada con la decision de no depender de OpenAI para esa capa.
 
-**Estado:** Pendiente
+**Estado:** En marcha
+
+**Estado actual resumido:**
+- La v1 del servicio RAG ya esta desplegada y operativa en `VPS2`.
+- Dominio activo: `https://rag.por-correo.com`
+- Modos ya funcionales: `documental` y `codigo`
+- Endpoints operativos: `health`, `ingest`, `retrieve`, `answer`
+
+**Pendientes inmediatos reales:**
+- Sustituir el modelo actual de `answer` por una opcion no-OpenAI.
+- Crear una metodologia reutilizable de despliegue correcto en EasyPanel para futuros servicios.
+- Valorar refinados adicionales en retrieval y answer segun uso real.
 
 ---
 
@@ -123,9 +135,9 @@ Evaluar si Obsidian puede aportar valor como capa de organizacion, fuente de con
 
 ## Proximos pasos sugeridos
 
-1. Definir el alcance minimo viable del sistema RAG base.
+1. Sustituir el modelo actual de `answer` por una alternativa alineada con la estrategia del proyecto.
-2. Diseñar la estructura inicial MCP del workspace.
+2. Documentar la metodologia correcta para desplegar futuros servicios en EasyPanel.
-3. Documentar el punto de integracion entre Retell y servicios externos como n8n.
+3. Diseñar la estructura inicial MCP del workspace.
 
 ---
 
@@ -133,7 +145,7 @@ Evaluar si Obsidian puede aportar valor como capa de organizacion, fuente de con
 
 | Linea | Estado |
 |-------|--------|
-| Sistema basico RAG reutilizable | Pendiente |
+| Sistema basico RAG reutilizable | En marcha |
 | Estructura MCP para integracion de tools | Pendiente |
 | Retell conectado con herramientas externas | Pendiente |
 | Posible potenciacion del RAG con Obsidian | Pendiente |