Enviar mensaje y obtener respuesta RAG
POST
/api/chat/send
Procesa una pregunta sobre normativa técnica de construcción usando el pipeline RAG de 3 niveles:
- Guardrails híbridos: valida, limpia y reformula la query
- Retrieval vectorial: búsqueda por similitud en pgvector
- Expansión jerárquica: referencias directas e indirectas
- Generación: respuesta con Gemini usando contexto estructurado
Si conversation_id se omite, se crea una conversación nueva.
Authorizations
Section titled “Authorizations ”Parameters
Section titled “ Parameters ”Header Parameters
Section titled “Header Parameters ”Request Body required
Section titled “Request Body required ” ChatRequest
Request para endpoint /chat
object
messages
required
Messages
Array de mensajes
Array<object>
ChatMessageEstructura de un mensaje en conversación
object
role
required
Role
‘user’ o ‘assistant’
string
content
required
Content
Contenido del mensaje
string
model
Model
Modelo a usar
string
Responses
Section titled “ Responses ”Respuesta generada con metadata de retrieval
Response Send Message Api Chat Send Post
object
key
additional properties
any
Example
{ "conversation_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000", "message_id": "6ba7b810-9dad-11d1-80b4-00c04fd430c8", "content": "Según el CTE DB-SUA, la pendiente máxima para rampas es del 10%...", "metadata": { "model": "gemini-2.5-flash", "reformulated_query": "Pendiente máxima de rampas CTE DB-SUA", "retrieval_count": 5 }}API key inválida o ausente
Validation Error
HTTPValidationError
object
detail
Detail
Array<object>
ValidationErrorobject
loc
required
Location
Array
msg
required
Message
string
type
required
Error Type
string
input
Input
ctx
Context
object
Cuota o rate limit excedido