QuoteForge AI — EXPLAINER

Concepto

QuoteForge AI es una plataforma B2B SaaS que automatiza el procesamiento de Solicitudes de Cotización (RFQ) en el sector manufacturero. Inspirado en Korso (YC), el MVP elimina cientos de horas de trabajo manual mediante un agente IA que extrae datos estructurados, detecta inconsistencias y genera borradores de RFI listos para enviar al cliente.

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Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  HTTP Clients  (curl / Postman / Frontend)              │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                        │  REST  (JWT Bearer)
┌───────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│  Controllers  (Spring MVC)                              │
│   AuthController · RfqController · DashboardController  │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                        │
┌───────────────────────▼─────────────────────────────────┐
│  Services                                               │
│   AuthService          — login / register               │
│   RfqProcessingService — ingestion façade               │
│   RfqAsyncProcessor    — @Async pipeline (VirtualThread)│
│   LlmService           — OCR text → structured JSON     │
└──────────┬───────────────────────────┬──────────────────┘
           │                           │
┌──────────▼───────┐        ┌──────────▼──────────────────┐
│  Spring Data JPA │        │  RestClient (Spring 6)      │
│  H2 (dev)        │        │  OpenAI-compatible LLM API  │
│  PostgreSQL (prod)│        │  (simulation mode default)  │
└──────────────────┘        └─────────────────────────────┘

Decisiones clave

Decisión	Razón
Virtual Threads (rfqTaskExecutor)	Las llamadas I/O a LLM/OCR bloquean; Virtual Threads de Java 25 evitan el consumo de platform threads sin callbacks.
%%INLINE1%% en bean separado (%%INLINE2%%)	Evita el self-invocation problem de Spring AOP; el proxy sólo intercepta llamadas externas.
Simulation mode (app.llm.simulate=true)	El MVP funciona sin API key externa; ideal para demos y CI.
JWT stateless	API REST sin sesión en servidor; escala horizontalmente.
H2 in-memory (dev)	Zero-config para desarrollo local; switch a PostgreSQL via application.yml.

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Modelo de Dominio

Company  1──* User
Company  1──* RequestForQuote  1──* QuotationItem

Entidad	Descripción
Company	Tenant manufacturero.
%%INLINE6%%	Ingenieros / compradores; implementa %%INLINE7%%.
RequestForQuote	Documento RFQ + artefactos IA (JSON extraído, issues, borrador RFI).
QuotationItem	Línea de item: número de parte, cantidad, material, fecha entrega.

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Endpoints

Autenticación (público)

Método	Path	Descripción
%%INLINE10%%	%%INLINE11%%	Crea empresa + usuario ADMIN. Devuelve JWT.
%%INLINE12%%	%%INLINE13%%	Valida credenciales. Devuelve JWT.

RFQs (requiere JWT)

Método	Path	Descripción
%%INLINE14%%	%%INLINE15%%	Sube documento (multipart). Devuelve 202 con estado RECEIVED.
%%INLINE17%%	%%INLINE18%%	Lista paginada de RFQs de la empresa.
%%INLINE19%%	%%INLINE20%%	Detalle completo de un RFQ.
%%INLINE21%%	%%INLINE22%%	Filtra por estado del ciclo de vida.

Estados del ciclo de vida: RECEIVED → ANALYZING → REQUIRES_CLARIFICATION | READY_TO_QUOTE → COMPLETED

Dashboard (requiere JWT)

Método	Path	Descripción
%%INLINE24%%	%%INLINE25%%	Conteos por estado para la empresa.
%%INLINE26%%	%%INLINE27%%	N RFQs más recientes.

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Cómo Ejecutar

Pre-requisitos

• Java 25+
• Maven 3.9+

Arranque rápido (modo simulación, H2 in-memory)

cd solutions/2026-06-24-quoteforge-ai-api
mvn clean spring-boot:run

La app arranca en http://localhost:8080.

Cuenta demo pre-creada:

Email:    demo@quoteforge.ai
Password: demo1234

Flujo de prueba con curl

# 1. Login
TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/auth/login \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email":"demo@quoteforge.ai","password":"demo1234"}' \
  | jq -r .token)

# 2. Subir un RFQ (texto plano simulando un documento)
echo "Part: PN-TEST-001, Qty: 100 pcs, Material: Steel, Delivery: TBD" > /tmp/rfq.txt
curl -s -X POST http://localhost:8080/api/v1/rfqs \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -F "file=@/tmp/rfq.txt" \
  -F "title=Test RFQ June 2026"

# 3. Listar RFQs
curl -s http://localhost:8080/api/v1/rfqs \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq .

# 4. Dashboard
curl -s http://localhost:8080/api/v1/dashboard/stats \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq .

Conectar a PostgreSQL (producción)

Agregar a application.yml:

spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/quoteforge
    username: postgres
    password: secret
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update
    database-platform: org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect

Conectar a un LLM real (OpenAI / compatible)

app:
  llm:
    simulate: false
    api-key: sk-...
    base-url: https://api.openai.com
    model: gpt-4o
  jwt:
    secret: "tu-clave-secreta-de-al-menos-256-bits-aqui"
    expiration: 86400000

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Análisis de Negocio

Problema cuantificado

Equipos de cotización en pymes manufactureras procesan 50-200 RFQs/mes manualmente. Cada RFQ requiere ~2-4h de análisis (leer planos, extraer datos, detectar errores, redactar RFI). Con QuoteForge AI, este tiempo cae a minutos.

Modelo de monetización

Tier	RFQs/mes	Precio
Starter	hasta 50	$199/mes
Growth	hasta 200	$499/mes
Enterprise	ilimitado	$1,200+/mes

Ventaja competitiva

• Dominio manufacturero específico en los prompts IA.
• Integración nativa con ERPs vía REST (siguiente fase).
• Datos históricos de RFQs para fine-tuning del modelo.

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Referencias

• Korso YC Page
• Spring Boot 4.0 Reference
• jjwt 0.12.x
• OpenAI Chat Completions API