Por qué elDoc elige MongoDB, Apache Solr y Qdrant para la automatización inteligente de documentos y la búsqueda con IA

Los entornos documentales modernos exigen mucho más que un simple almacenamiento o una búsqueda básica por palabras clave. Con el auge de los modelos de lenguaje extensos (LLM), la automatización impulsada por IA y la inteligencia documental basada en RAG, las organizaciones necesitan plataformas capaces de ofrecer:

• Acceso de alta velocidad a repositorios documentales masivos
• Comprensión semántica, no solo extracción de texto
• Búsqueda inteligente que interprete el contexto, el significado y las relaciones
• Almacenamiento preparado para IA, diseñado para vectores, embeddings y razonamiento automático
• Fiabilidad, escalabilidad y seguridad de nivel empresarial, tanto en la nube como en infraestructuras on-premise

Hoy en día, las empresas esperan que su plataforma de excelencia documental funcione como un asistente de IA completo, capaz de responder preguntas, comparar documentos, detectar inconsistencias, clasificar contenido y ofrecer información en tiempo real. Este nivel de inteligencia exige un backend no solo rápido y tolerante a fallos, sino también diseñado para soportar cargas de trabajo LLM, búsqueda vectorial, indexación continua y gestión de metadatos a gran escala.

elDoc está diseñado específicamente para esta nueva era.

Para ofrecer una inteligencia documental de nueva generación, elDoc se basa en un stack tecnológico moderno y nativo de IA, construido sobre tecnologías open source líderes en la industria y de nivel empresarial. Cada componente —MongoDB, Apache Solr y Qdrant— fue seleccionado por su capacidad para soportar las crecientes exigencias del procesamiento con LLM, la IA multimodal, la búsqueda semántica y la automatización inteligente de documentos. Este artículo explica por qué elDoc utiliza MongoDB, Apache Solr y Qdrant como motores fundamentales, y cómo estas tecnologías trabajan juntas para potenciar una plataforma de excelencia documental segura, escalable y preparada para LLM, diseñada para el futuro de las organizaciones impulsadas por IA.

1) MongoDB: la columna vertebral del almacenamiento de metadatos y archivos de elDoc

MongoDB es el núcleo de la arquitectura de almacenamiento de elDoc, ya que impulsa tanto el almacenamiento de metadatos como el almacenamiento de archivos (a través de GridFS).

Por qué elDoc utiliza MongoDB

✔ Escala sin esfuerzo
Su escalabilidad vertical y horizontal integrada, incluso en la Community Edition, permite que elDoc gestione despliegues que van desde unos pocos miles de documentos hasta repositorios de varios terabytes sin necesidad de rediseño.

✔ Alta disponibilidad integrada
Los conjuntos de réplicas ofrecen conmutación por error automática, redundancia y una sólida tolerancia a fallos, aspectos esenciales para organizaciones que requieren alta disponibilidad y fiabilidad.

✔ Modelado flexible y sin esquema fijo
Los documentos evolucionan. Los formatos cambian. Los metadatos crecen.
MongoDB permite a elDoc almacenar estructuras dinámicas, complejas y en constante evolución sin tiempo de inactividad ni migraciones arriesgadas.

✔ Ecosistema sólido e integración profunda

• Controlador oficial de Java
• GridFS para almacenar archivos binarios de gran tamaño
• Compatibilidad perfecta con servicios Jakarta EE
• Optimizado para Rocky Linux 9 (el sistema operativo preferido de elDoc)

✔ Indexación avanzada para consultas de metadatos de alta velocidad
Incluye índices compuestos, parciales, TTL, geoespaciales y de texto completo.

✔ Preparado para entornos multi-tenant
Permite separar tenants usando colecciones o bases de datos con una separación limpia.

✔ Funciona en cualquier entorno
On-premise, en Docker, Kubernetes, entornos híbridos o en la nube.

✔ Probado en entornos con cargas extremas
Utilizado globalmente para cargas de trabajo de varios terabytes con un rendimiento predecible.

🧩 MongoDB constituye la base de una capa de datos fiable, escalable y preparada para el futuro dentro de elDoc.

2) Apache Solr: búsqueda de texto completo e indexación de palabras clave a nivel empresarial

Mientras que MongoDB gestiona la estructura, Apache Solr aporta la inteligencia en la recuperación de texto. Solr impulsa el motor de búsqueda de texto completo ultrarrápido de elDoc.

Por qué elDoc utiliza Solr

✔ Extracción automática de contenido (mediante Apache Tika)
Solr extrae texto de cientos de tipos de documentos, incluidos: PDF, DOCX, XLSX, PPTX, correos electrónicos, imágenes (OCR) y muchos más.

✔ Funciones de búsqueda de nivel empresarial

• Búsqueda por palabras clave
• Stemming y lematización
• Boosting y clasificación por relevancia
• Sinónimos
• Búsqueda facetada
• Filtrado
• Resaltado
• Normalización lingüística

✔ Alto rendimiento a gran escala
Indexa millones de archivos y devuelve resultados al instante con búsquedas de baja latencia.

✔ Distribuido y resistente
La arquitectura SolrCloud permite sharding, replicación y escalado horizontal, lo que la hace ideal para repositorios empresariales globales.

✔ Tecnología de código abierto de confianza
Utilizada por empresas Fortune 500 y numerosos sistemas gubernamentales y corporativos.

✔ Integración sencilla y fiable
elDoc se comunica con Solr mediante API REST estables, lo que garantiza un rendimiento previsible en entornos de producción.

🔍 Apache Solr garantiza que los usuarios de elDoc siempre obtengan una búsqueda de texto completo precisa, rápida e inteligente, independientemente del tamaño del repositorio.

3) Qdrant: búsqueda vectorial con IA para una comprensión semántica avanzada

Cuando las organizaciones necesitan búsqueda semántica, razonamiento con LLM o comprensión documental impulsada por IA, la búsqueda por palabras clave ya no es suficiente.

Aquí es donde Qdrant resulta decisivo.

Por qué elDoc utiliza Qdrant

✔ Diseñado para RAG, embeddings y búsqueda nativa para IA
Qdrant fue creado específicamente para los casos de uso modernos de IA, lo que lo convierte en la opción ideal para:

• Asistente documental impulsado por LLM
• Búsqueda semántica profunda
• Razonamiento entre documentos
• Agrupación inteligente de documentos
• Detección de similitudes
• Clasificación mediante IA

✔ Capacidades de búsqueda híbrida
Combina vectores con filtros de metadatos para obtener resultados altamente contextuales y relevantes.

✔ Eficiente y altamente escalable

• Indexación HNSW
• Colecciones basadas en disco
• Gestiona millones o miles de millones de embeddings
  Perfecto para archivos corporativos a gran escala.

✔ Código abierto (preparado para entornos empresariales)
Licenciamiento flexible, innovación impulsada por la comunidad y soporte empresarial opcional.

✔ Integración sencilla con el backend de elDoc
El cliente oficial de Java y un diseño de API sencillo garantizan un rendimiento fluido.

✔ Ecosistema en rápido crecimiento
Documentación sólida, actualizaciones constantes y viabilidad a largo plazo.

🧠 Qdrant permite a elDoc ofrecer una inteligencia documental impulsada por IA que va mucho más allá de la búsqueda tradicional: una verdadera comprensión semántica.

Cómo funcionan juntos estos tres motores dentro de elDoc

elDoc integra estas tecnologías en una arquitectura unificada, nativa para IA:

• MongoDB almacena y gestiona metadatos estructurados, permisos y archivos binarios de gran tamaño.
• Apache Solr indexa el texto extraído para ofrecer una búsqueda de texto completo y por palabras clave ultra rápida.
• Qdrant almacena los embeddings generados por los LLM para búsquedas semánticas, detección de similitudes y flujos de trabajo RAG.

En conjunto, ofrecen:

✔ La búsqueda tradicional por palabras clave (impulsada por Solr) y la búsqueda semántica profunda (impulsada por Qdrant) funcionan en armonía para ofrecer resultados instantáneos y contextuales – incluso en repositorios con millones de documentos.

✔ Almacenamiento fiable y de alto rendimiento para repositorios masivos
MongoDB garantiza un almacenamiento resistente y escalable, capaz de gestionar grandes volúmenes de archivos, metadatos complejos y entornos multiusuario con total estabilidad.

✔ Permisos, gobernanza y auditoría de nivel empresarial
El acceso a documentos, el versionado, los roles de usuario y las trazas de auditoría permanecen coherentes, seguros y totalmente trazables en todos los componentes de la plataforma.

✔ Comprensión, razonamiento e inteligencia documental impulsados por IA
Qdrant y el procesamiento basado en LLM permiten a elDoc interpretar el significado, detectar relaciones, comparar documentos, agrupar contenidos y ejecutar flujos de trabajo RAG avanzados.

✔ Escalabilidad preparada para el futuro en entornos cloud, híbridos y on-premise
La arquitectura de elDoc está diseñada para crecer junto con las necesidades de la organización, ya sea en un centro de datos seguro, en una nube privada o en un entorno totalmente aislado on-premise con LLM locales.