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ARIA — Búsqueda de propiedades con IA
UNAB
Prototipo de tesis — arquitectura, backend y frontend
Prototipo PropTech que unifica anuncios de varios portales inmobiliarios de Colombia y responde búsquedas escritas en lenguaje natural.
ReactUI búsqueda
FastAPIAPI + scrapers
PostgreSQLCatálogo
ARIALenguaje natural
Problema
Automatizar el descubrimiento de inmuebles relevantes a partir de criterios del usuario y datos del mercado colombiano.
Enfoque
API en FastAPI con PostgreSQL (asyncpg), scrapers con un adaptador por portal (Finca Raíz, La Haus y Metrocuadrado) que normalizan todo a un mismo esquema, un motor que convierte frases en lenguaje natural en filtros estructurados y un frontend en React + Material UI, con modelado UML de punta a punta.
Resultado
- Prototipo funcional de búsqueda asistida
- Documentación UML completa del sistema
- Base para tesis en Ingeniería de Sistemas
Capacidades
- Búsqueda automatizada de propiedades
- Scrapers con adaptadores por portal (Finca Raíz, La Haus, Metrocuadrado)
- Búsqueda en lenguaje natural: tipo, barrio, habitaciones, precio, área y garajes
- Documentación UML de arquitectura y casos de uso
Arquitectura
React — interfaz de búsquedaFastAPI — API y orquestación de scrapersSelenium + BeautifulSoup — adaptadores por portalPostgreSQL (asyncpg) — catálogo de inmueblesMotor ARIA — lenguaje natural a filtrosFastAPIPythonPostgreSQLReactTypeScriptSelenium
Detalle técnico
# Motor ARIA: frase del usuario -> filtros estructurados
aria.parse_query("apartamento en arriendo en Cabecera con 2 habitaciones hasta 2 millones")
# {"tipo_propiedad": "apartamento", "ciudad": "bucaramanga", "barrio": "Cabecera",
# "habitaciones": "2", "negocio": "arriendo", "precio_max": 2000000, ...}