Hermes

Hermes convierte un buzón de soporte en tickets clasificados. Lee el correo por IMAP, POP3, Graph API o EWS, descarta en cascada lo que no es un ticket —respuestas automáticas, boletines, ruido—, extrae texto de los adjuntos y clasifica lo que queda contra la taxonomía que cada cliente define como suya, apoyándose en recuperación aumentada (RAG) sobre su propia documentación en Jira, Confluence, BookStack o la CMDB. Vigila los SLA contra calendarios laborales y escala antes del incumplimiento, no después. Y cuando un operador corrige una clasificación, esa corrección vuelve al sistema: hoy reordenando los resultados del RAG, más adelante como ajuste fino del modelo.

Qué hace

Ataca el trabajo que consume a un equipo de soporte antes de resolver nada: leer, descartar, entender de qué va y a quién le toca.

• Lee buzones por IMAP, POP3, Graph API y EWS con una cascada de filtrado de cuatro etapas.
• Extrae texto de los adjuntos por reconocimiento óptico para no perder lo que llega en imágenes o PDF.
• Clasifica cada ticket contra la taxonomía propia del cliente, no contra una lista genérica.
• Recupera contexto de Jira, Jira Assets, Confluence, BookStack y sistemas REST mediante RAG.
• Detecta duplicados por semejanza semántica, no por coincidencia literal de asunto.
• Controla los SLA contra calendarios laborales y escala antes de que se incumplan.
• Notifica por Teams, Slack, correo o webhook con motor de reglas, limitación de frecuencia y protección ante tormentas de avisos.
• Actúa sobre el ITSM de destino —Jira, ServiceNow, Azure DevOps o webhook— con mapeo de campos configurable.

Arquitectura

Ocho servicios .NET 10 se comunican por Kafka, y el aislamiento entre clientes se aplica en todas las capas de almacenamiento, no solo en la base de datos.

• Ocho microservicios .NET 10 desacoplados sobre Apache Kafka: ingesta, clasificación, conocimiento, realimentación, inquilinos, dashboard, notificación y acción.
• Multi-tenancy aplicada de extremo a extremo: row-level security en PostgreSQL, colección de Qdrant por cliente, claves de cifrado AES-256-GCM por cliente y claves de Redis acotadas por inquilino.
• Pipeline de RAG con conectores a las fuentes de documentación del cliente.
• Bucle de realimentación donde las correcciones del operador reordenan el RAG de inmediato y alimentan un ajuste fino diferido con promoción A/B.
• Acceso a los modelos a través de Azure API Management.
• Dashboard en Blazor Server que reutiliza el sistema de diseño de Hefesto.

Stack

Ocho servicios en C# sobre .NET 10 comunicados por Apache Kafka en modo KRaft, con PostgreSQL 16 para datos relacionales, Qdrant como base vectorial para el RAG, Redis 7 para caché y estado efímero, Azure API Management como puerta a los modelos y un dashboard Blazor Server.