diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/models/__pycache__/pagina_html.cpython-310.pyc b/backend/script_groups/ImportHTML/models/__pycache__/pagina_html.cpython-310.pyc
index 03f75d6..9d54b8c 100644
Binary files a/backend/script_groups/ImportHTML/models/__pycache__/pagina_html.cpython-310.pyc and b/backend/script_groups/ImportHTML/models/__pycache__/pagina_html.cpython-310.pyc differ
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/models/pagina_html.py b/backend/script_groups/ImportHTML/models/pagina_html.py
index 31bfdbe..350db30 100644
--- a/backend/script_groups/ImportHTML/models/pagina_html.py
+++ b/backend/script_groups/ImportHTML/models/pagina_html.py
@@ -49,13 +49,13 @@ class PaginaHTML:
 
         # Contenido
         md = f"{hash_line}{titulo_line}{origen_line}"
-        
+
         # Limpiar cualquier artefacto de asteriscos extra antes de agregar el contenido
         contenido_limpio = re.sub(r"(\*{3,}|\-{3,}|_{3,})", "---", self.contenido)
         md += contenido_limpio + "\n\n"
-        
+
         # Ya no se agregan imágenes al final - se asume que están en el contenido
-        
+
         md += "---\n\n"
 
         return md
@@ -67,7 +67,7 @@ class PaginaHTML:
         slug = re.sub(r"\s+", "-", slug)
 
         return f"- [{self.titulo}](#{slug})"
-        
+
     def add_imagen(self, imagen):
         """Añade una referencia a una imagen asociada a esta página."""
         if imagen not in self.imagenes:
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/requirements.txt b/backend/script_groups/ImportHTML/requirements.txt
index 9d1ade5..8947d8b 100644
--- a/backend/script_groups/ImportHTML/requirements.txt
+++ b/backend/script_groups/ImportHTML/requirements.txt
@@ -1,3 +1,5 @@
-beautifulsoup4==4.10.0
+beautifulsoup4==4.12.2
 html2text==2020.1.16
-requests==2.28.1
+requests==2.31.0
+pypandoc==1.11
+mammoth==1.6.0
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/docx_converter.cpython-310.pyc b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/docx_converter.cpython-310.pyc
new file mode 100644
index 0000000..016aa94
Binary files /dev/null and b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/docx_converter.cpython-310.pyc differ
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/html_parser.cpython-310.pyc b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/html_parser.cpython-310.pyc
index 2fd27fc..91472f8 100644
Binary files a/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/html_parser.cpython-310.pyc and b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/__pycache__/html_parser.cpython-310.pyc differ
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/utils/docx_converter.py b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/docx_converter.py
new file mode 100644
index 0000000..083c58b
--- /dev/null
+++ b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/docx_converter.py
@@ -0,0 +1,150 @@
+# utils/docx_converter.py
+import os
+import re
+import mammoth
+from pathlib import Path
+from models.pagina_html import PaginaHTML
+
+def procesar_docx(ruta_archivo, dir_adjuntos):
+    """
+    Procesa un archivo DOCX y lo convierte directamente a Markdown,
+    extrayendo las imágenes al directorio de adjuntos.
+    """
+    # Asegurar que el directorio de adjuntos existe
+    os.makedirs(dir_adjuntos, exist_ok=True)
+    
+    # Lista para almacenar imágenes procesadas
+    imagenes_procesadas = []
+    
+    def manejar_imagen(image):
+        """Procesa cada imagen encontrada en el documento DOCX."""
+        try:
+            # Generar nombre de archivo para la imagen
+            extension = image.content_type.split('/')[-1] if hasattr(image, 'content_type') else 'png'
+            if extension == 'jpeg':
+                extension = 'jpg'
+            
+            # Usar alt_text si está disponible o generar nombre basado en índice
+            filename = (image.alt_text if hasattr(image, 'alt_text') and image.alt_text 
+                        else f"image-{len(imagenes_procesadas)+1}.{extension}")
+            
+            # Asegurar que el nombre sea válido para el sistema de archivos
+            filename = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", filename)
+            if not filename.endswith(f".{extension}"):
+                filename = f"{filename}.{extension}"
+            
+            # Ruta completa para guardar la imagen
+            image_path = os.path.join(dir_adjuntos, filename)
+            
+            # Verificar si el objeto imagen tiene el atributo 'content'
+            if hasattr(image, 'content') and image.content:
+                # Guardar la imagen
+                with open(image_path, 'wb') as f:
+                    f.write(image.content)
+                
+                # Agregar a la lista de imágenes procesadas
+                if filename not in imagenes_procesadas:
+                    imagenes_procesadas.append(filename)
+                
+                # Retornar el formato para Obsidian
+                return {"src": filename}
+            else:
+                # Si no hay contenido, registrar el problema
+                print(f"Advertencia: No se pudo extraer contenido de imagen '{filename}'")
+                # Retornar un marcador de posición
+                return {"src": "imagen_no_disponible.png"}
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"Error procesando imagen en DOCX: {str(e)}")
+            # En caso de error, retornar un marcador de texto
+            return {"alt": "Imagen no disponible"}
+    
+    try:
+        # Configurar opciones de conversión personalizada para manejar casos problemáticos
+        options = {
+            "ignore_empty_paragraphs": True,
+            "style_map": "p[style-name='Heading 1'] => h1:fresh"
+        }
+        
+        # Abrir el archivo DOCX
+        with open(ruta_archivo, "rb") as docx_file:
+            # Convertir con manejo de errores mejorado
+            result = mammoth.convert_to_markdown(
+                docx_file,
+                convert_image=mammoth.images.img_element(manejar_imagen),
+                options=options
+            )
+            
+            # Extraer el título (primera línea como encabezado)
+            markdown_content = result.value
+            lines = markdown_content.strip().split('\n')
+            titulo = None
+            
+            # Buscar el primer encabezado para usar como título
+            for line in lines:
+                if line.startswith('#'):
+                    # Eliminar los símbolos # y espacios
+                    titulo = re.sub(r'^#+\s*', '', line).strip()
+                    break
+            
+            # Si no hay encabezado, usar el nombre del archivo
+            if not titulo:
+                titulo = Path(ruta_archivo).stem
+            
+            # Mostrar advertencias de la conversión
+            warnings = result.messages
+            if warnings:
+                print(f"Advertencias en la conversión:")
+                for warning in warnings:
+                    print(f"- {warning}")
+            
+            # Post-procesar para formato Obsidian
+            markdown_content = post_procesar_markdown_obsidian(markdown_content, imagenes_procesadas)
+            
+            # Crear objeto PaginaHTML
+            return PaginaHTML(
+                ruta_archivo=ruta_archivo,
+                titulo=titulo,
+                contenido=markdown_content,
+                imagenes=imagenes_procesadas
+            )
+    
+    except Exception as e:
+        print(f"Error procesando DOCX {ruta_archivo}: {str(e)}")
+        return PaginaHTML(
+            ruta_archivo=ruta_archivo,
+            contenido=f"Error al procesar: {str(e)}"
+        )
+
+def post_procesar_markdown_obsidian(markdown, imagenes):
+    """
+    Realiza ajustes adicionales al markdown para formato Obsidian.
+    """
+    # 1. Convertir referencias de imágenes al formato Obsidian
+    for imagen in imagenes:
+        # Buscar referencias de imágenes en formato estándar
+        # y convertirlas al formato Obsidian
+        markdown = re.sub(
+            r'!\[(.*?)\]\(' + re.escape(imagen) + r'\)',
+            f'![[{imagen}]]',
+            markdown
+        )
+    
+    # 2. Agregar salto de línea adicional después de cada encabezado
+    markdown = re.sub(r'(^|\n)(#+\s.*?)(\n(?!\n))', r'\1\2\n\3', markdown)
+    
+    # 3. Arreglar listas mal formadas (asegurar espacio después de * o -)
+    markdown = re.sub(r'(^|\n)([*\-])([^\s])', r'\1\2 \3', markdown)
+    
+    # 4. Mejorar formato de tablas
+    # Asegurar que hay línea en blanco antes y después de tablas
+    markdown = re.sub(r'([^\n])\n(\|[^\n]+\|)', r'\1\n\n\2', markdown)
+    markdown = re.sub(r'(\|[^\n]+\|)\n([^\n\|])', r'\1\n\n\2', markdown)
+    
+    # 5. Normalizar fin de líneas
+    markdown = markdown.replace('\r\n', '\n')
+    
+    # 6. Eliminar líneas en blanco consecutivas excesivas
+    markdown = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', markdown)
+    
+    return markdown
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/utils/html_parser.py b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/html_parser.py
index d6597c0..31aba32 100644
--- a/backend/script_groups/ImportHTML/utils/html_parser.py
+++ b/backend/script_groups/ImportHTML/utils/html_parser.py
@@ -7,14 +7,24 @@ from bs4 import BeautifulSoup
 from urllib.parse import urlparse, unquote
 import requests
 import shutil
-import html2text  # Añadir esta librería
 from models.pagina_html import PaginaHTML
 
+# Importar pypandoc para la conversión mejorada
+try:
+    import pypandoc
+    PANDOC_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    print("⚠️ Advertencia: pypandoc no está instalado. Se utilizará html2text como fallback.")
+    import html2text
+    PANDOC_AVAILABLE = False
 
 def procesar_html(ruta_archivo, dir_adjuntos):
     """
     Procesa un archivo HTML y lo convierte a Markdown, descargando
     las imágenes a la carpeta de adjuntos.
+    
+    Esta función mantiene la misma firma que la versión original
+    para garantizar compatibilidad con el flujo existente.
     """
     # Lista de encodings para intentar
     encodings = ["utf-8", "latin-1", "iso-8859-1", "windows-1252", "cp1252"]
@@ -40,11 +50,19 @@ def procesar_html(ruta_archivo, dir_adjuntos):
             # Obtener la lista de imágenes procesadas
             imagenes_procesadas = procesar_imagenes(soup, dir_adjuntos, ruta_archivo)
 
-            # Procesar tablas
-            procesar_tablas(soup)
+            # Preprocesar elementos específicos de Word
+            preprocesar_elementos_word(soup)
 
             # Convertir HTML a Markdown
-            markdown = html_a_markdown(soup)
+            if PANDOC_AVAILABLE:
+                # Usar Pandoc para una mejor conversión (especialmente tablas)
+                markdown = html_a_markdown_pandoc(str(soup), dir_adjuntos)
+            else:
+                # Fallback a html2text si Pandoc no está disponible
+                markdown = html_a_markdown_html2text(soup)
+
+            # Post-procesar el Markdown para formato Obsidian
+            markdown = post_procesar_markdown(markdown, imagenes_procesadas)
 
             # Crear la página HTML con la lista de imágenes
             return PaginaHTML(
@@ -76,475 +94,298 @@ def procesar_html(ruta_archivo, dir_adjuntos):
     )
 
 
-def procesar_imagenes(soup, dir_adjuntos, ruta_archivo_html):
+def preprocesar_elementos_word(soup):
     """
-    Procesa todas las imágenes en el HTML, descargándolas al directorio
-    de adjuntos y actualizando las rutas.
+    Preprocesa elementos específicos de Word para mejorar la conversión.
     """
-    # Crear directorio si no existe
-    os.makedirs(dir_adjuntos, exist_ok=True)
-
-    # Directorio base del archivo HTML para resolver rutas relativas
-    dir_base = os.path.dirname(os.path.abspath(ruta_archivo_html))
-
-    # Nombre del directorio de adjuntos (solo el nombre, no la ruta completa)
-    adjuntos_nombre = os.path.basename(dir_adjuntos)
-
-    print(f"Procesando imágenes desde {ruta_archivo_html}")
-    print(f"Directorio base: {dir_base}")
-    print(f"Directorio adjuntos: {dir_adjuntos}")
-
-    # Lista para recopilar nombres de archivos de imagen procesados
-    lista_imagenes = []
+    # Eliminar metadatos y scripts
+    for tag in soup.select('style, script, meta, link'):
+        tag.decompose()
     
-    # Contador de imágenes procesadas
-    num_imagenes_procesadas = 0
-    imagenes_no_encontradas = 0
-    imagenes_con_error = 0
-
-    # Procesar imágenes estándar HTML
-    for img in soup.find_all("img"):
-        src = img.get("src")
-        if not src:
-            continue
-
-        try:
-            print(f"Procesando imagen HTML: {src}")
-            # Determinar si es URL o ruta local
-            if src.startswith(("http://", "https://")):
-                # Es una URL remota
-                nombre_archivo = os.path.basename(urlparse(src).path)
-                nombre_archivo = unquote(nombre_archivo)
-
-                # Limpiar nombre de archivo
-                nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
-                if not nombre_archivo or nombre_archivo == "_":
-                    nombre_archivo = (
-                        f"image_{hashlib.md5(src.encode()).hexdigest()[:8]}.jpg"
-                    )
-
-                # Generar ruta para guardar
-                ruta_img = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
-
-                # Descargar imagen
-                try:
-                    response = requests.get(src, stream=True, timeout=10)
-                    if response.status_code == 200:
-                        with open(ruta_img, "wb") as f:
-                            response.raw.decode_content = True
-                            shutil.copyfileobj(response.raw, f)
-
-                        # Actualizar atributo src con solo el nombre del archivo para Obsidian
-                        # y preservar dimensiones originales
-                        img["src"] = nombre_archivo
-                        # Conservar atributos de dimensiones si existen
-                        if not img.get("width") and not img.get("height"):
-                            img["width"] = "auto"  # Valor por defecto para mantener proporción
-                        # Añadir a la lista de imágenes procesadas
-                        lista_imagenes.append(nombre_archivo)
-                except requests.RequestException as e:
-                    print(f"Error descargando imagen {src}: {str(e)}")
-            else:
-                # Es una ruta local - resolver relativa al archivo HTML
-                ruta_img_original = os.path.normpath(os.path.join(dir_base, src))
-
-                if os.path.exists(ruta_img_original):
-                    # Copiar imagen a adjuntos
-                    nombre_archivo = os.path.basename(ruta_img_original)
-                    # Limpiar nombre de archivo
-                    nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
-                    ruta_img_destino = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
-
-                    shutil.copy2(ruta_img_original, ruta_img_destino)
-
-                    # Actualizar atributo src con solo el nombre del archivo para Obsidian
-                    img["src"] = nombre_archivo
-                    # Conservar atributos de dimensiones si existen
-                    if not img.get("width") and not img.get("height"):
-                        img["width"] = "auto"  # Valor por defecto para mantener proporción
-                    # Añadir a la lista de imágenes procesadas
-                    lista_imagenes.append(nombre_archivo)
-                else:
-                    print(f"Imagen no encontrada: {ruta_img_original}")
-                    imagenes_no_encontradas += 1
-
-            # Actualizar contador
-            num_imagenes_procesadas += 1
-        except Exception as e:
-            imagenes_con_error += 1
-            print(f"Error procesando imagen HTML {src}: {str(e)}")
-
-    # Procesar imágenes VML (comunes en documentos convertidos desde MS Office)
-    for img_data in soup.find_all("v:imagedata"):
-        src = img_data.get("src")
-        if not src:
-            continue
-
-        try:
-            print(f"Procesando imagen VML: {src}")
-            # Es una ruta local - resolver relativa al archivo HTML
-            # Decodificar URL encoding (como espacios %20)
-            src_decoded = unquote(src)
-            ruta_img_original = os.path.normpath(os.path.join(dir_base, src_decoded))
-
-            print(f"Buscando imagen en: {ruta_img_original}")
-
-            if os.path.exists(ruta_img_original):
-                # Copiar imagen a adjuntos
-                nombre_archivo = os.path.basename(ruta_img_original)
-                # Limpiar nombre de archivo
-                nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
-                ruta_img_destino = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
-
-                print(f"Copiando imagen de {ruta_img_original} a {ruta_img_destino}")
-                shutil.copy2(ruta_img_original, ruta_img_destino)
-
-                # Actualizar atributo src en el tag VML con solo el nombre del archivo
-                img_data["src"] = nombre_archivo
-                # Añadir a la lista de imágenes procesadas
-                lista_imagenes.append(nombre_archivo)
-
-                # También crear un tag img estándar para asegurar que aparezca en Markdown
-                parent = img_data.find_parent("v:shape")
-                if parent:
-                    # Obtener dimensiones si están disponibles
-                    width = ""
-                    height = ""
-                    style = parent.get("style", "")
-                    if style:
-                        width_match = re.search(r"width:(\d+\.?\d*)pt", style)
-                        height_match = re.search(r"height:(\d+\.?\d*)pt", style)
-                        if width_match:
-                            width = f' width="{float(width_match.group(1))/12:.0f}"'
-                        if height_match:
-                            height = f' height="{float(height_match.group(1))/12:.0f}"'
-
-                    # Crear tag img y colocarlo después del shape (solo con nombre de archivo)
-                    img_tag = soup.new_tag("img", src=nombre_archivo)
-                    if width:
-                        img_tag["width"] = width.strip()
-                    if height:
-                        img_tag["height"] = height.strip()
-                    parent.insert_after(img_tag)
-
-                num_imagenes_procesadas += 1
-            else:
-                imagenes_no_encontradas += 1
-                print(f"⚠️ Imagen VML no encontrada: {ruta_img_original}")
-
-                # Buscar en subdirectorios comunes para archivos Office
-                posibles_dirs = [
-                    os.path.join(dir_base, os.path.dirname(src_decoded)),
-                    os.path.join(
-                        dir_base,
-                        os.path.splitext(os.path.basename(ruta_archivo_html))[0]
-                        + "_archivos",
-                    ),
-                    os.path.join(
-                        dir_base,
-                        os.path.splitext(os.path.basename(ruta_archivo_html))[0]
-                        + "_files",
-                    ),
-                    os.path.join(dir_base, "image"),
-                ]
-
-                found = False
-                for posible_dir in posibles_dirs:
-                    posible_ruta = os.path.join(
-                        posible_dir, os.path.basename(src_decoded)
-                    )
-                    print(f"Intentando ruta alternativa: {posible_ruta}")
-                    if os.path.exists(posible_ruta):
-                        nombre_archivo = os.path.basename(posible_ruta)
-                        nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
-                        ruta_img_destino = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
-
-                        print(
-                            f"✅ Imagen encontrada en ruta alternativa. Copiando a {ruta_img_destino}"
-                        )
-                        shutil.copy2(posible_ruta, ruta_img_destino)
-
-                        # Actualizar src con solo el nombre del archivo
-                        img_data["src"] = nombre_archivo
-                        # Añadir a la lista de imágenes procesadas
-                        lista_imagenes.append(nombre_archivo)
-
-                        # Crear tag img estándar
-                        parent = img_data.find_parent("v:shape")
-                        if parent:
-                            img_tag = soup.new_tag("img", src=nombre_archivo)
-                            # Asegurarse de que img_tag esté fuera del contexto VML para que
-                            # pueda ser encontrado por los selectores normales
-                            if parent.parent:
-                                parent.parent.append(img_tag)
-                            else:
-                                soup.body.append(img_tag)
-
-                        num_imagenes_procesadas += 1
-                        imagenes_no_encontradas -= (
-                            1  # Restamos porque ya no es una imagen no encontrada
-                        )
-                        found = True
-                        break
-
-                if not found:
-                    print(
-                        f"❌ No se pudo encontrar la imagen VML en ningún directorio alternativo"
-                    )
-        except Exception as e:
-            imagenes_con_error += 1
-            print(f"Error procesando imagen VML {src}: {str(e)}")
-
-    # Buscar otras posibles fuentes de imágenes (específicas de Office)
-    for shape in soup.find_all("v:shape"):
-        # Algunos documentos Office utilizan v:shape sin v:imagedata
-        if not shape.find("v:imagedata") and "style" in shape.attrs:
-            style = shape["style"]
-            # Buscar referencias a imágenes en estilo
-            img_refs = re.findall(r'url\(["\']?([^"\']+)["\']?\)', style)
-            for img_ref in img_refs:
-                try:
-                    print(f"Procesando imagen de estilo v:shape: {img_ref}")
-                    src_decoded = unquote(img_ref)
-                    # Buscar la imagen en rutas relativas
-                    ruta_img_original = os.path.normpath(
-                        os.path.join(dir_base, src_decoded)
-                    )
-
-                    # Buscar también en directorios comunes de Office
-                    if not os.path.exists(ruta_img_original):
-                        for posible_dir in posibles_dirs:
-                            posible_ruta = os.path.join(
-                                posible_dir, os.path.basename(src_decoded)
-                            )
-                            if os.path.exists(posible_ruta):
-                                ruta_img_original = posible_ruta
-                                break
-
-                    if os.path.exists(ruta_img_original):
-                        # Copiar imagen a adjuntos
-                        nombre_archivo = os.path.basename(ruta_img_original)
-                        nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
-                        ruta_img_destino = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
-
-                        shutil.copy2(ruta_img_original, ruta_img_destino)
-
-                        # Añadir a la lista de imágenes procesadas
-                        lista_imagenes.append(nombre_archivo)
-                        
-                        # Crear un tag de imagen para referencia en Markdown
-                        img_tag = soup.new_tag("img", src=nombre_archivo)
-                        shape.insert_after(img_tag)
-                        num_imagenes_procesadas += 1
-                except Exception as e:
-                    print(f"Error procesando imagen de estilo: {str(e)}")
-
-    # Mostrar resumen
-    print(f"\nResumen de procesamiento de imágenes:")
-    print(f"- Imágenes procesadas con éxito: {num_imagenes_procesadas}")
-    print(f"- Imágenes no encontradas: {imagenes_no_encontradas}")
-    print(f"- Imágenes con error de procesamiento: {imagenes_con_error}")
-    print(
-        f"- Total de imágenes encontradas en HTML: {num_imagenes_procesadas + imagenes_no_encontradas + imagenes_con_error}"
-    )
-    print(f"- Nombres de archivos de imágenes procesadas: {lista_imagenes}")
-
-    # Devolver la lista de imágenes procesadas
-    return lista_imagenes
-
-
-def procesar_tablas(soup):
-    """
-    Procesa las tablas HTML para prepararlas para conversión a Markdown.
-    """
-    for table in soup.find_all("table"):
-        # Agregar clase para que se convierta correctamente
-        table["class"] = table.get("class", []) + ["md-table"]
-
-        # Asegurar que todas las filas tienen el mismo número de celdas
-        rows = table.find_all("tr")
-        if not rows:
-            continue
-
-        # Encontrar la fila con más celdas
-        max_cols = 0
-        for row in rows:
-            cols = len(row.find_all(["td", "th"]))
-            max_cols = max(max_cols, cols)
-
-        # Asegurar que todas las filas tienen max_cols celdas
-        for row in rows:
-            cells = row.find_all(["td", "th"])
-            missing = max_cols - len(cells)
-            if missing > 0:
-                for _ in range(missing):
-                    if cells and cells[0].name == "th":
-                        new_cell = soup.new_tag("th")
-                    else:
-                        new_cell = soup.new_tag("td")
-                    new_cell.string = ""
-                    row.append(new_cell)
-
-
-def html_a_markdown(soup):
-    """
-    Convierte HTML a texto Markdown utilizando html2text para una mejor conversión.
-    """
-    # Guardar una copia del HTML para debugging
-    debug_html = str(soup)
-
-    # Reemplazar <hr> con un marcador específico para evitar que se conviertan en asteriscos
-    for hr in soup.find_all(['hr']):
-        hr_tag = soup.new_tag('div')
-        hr_tag.string = "HORIZONTAL_RULE_MARKER"
-        hr.replace_with(hr_tag)
-
-    # Pre-procesar tablas para asegurar su correcta conversión
-    for table in soup.find_all("table"):
-        # Asegurar que la tabla tiene una clase específica para mejor reconocimiento
-        table["class"] = table.get("class", []) + ["md-table"]
+    # Intentar limpiar elementos Office específicos
+    for tag in soup.find_all(['o:p']):
+        if tag.string:
+            # Preservar solo el texto
+            tag.replace_with(soup.new_string(tag.get_text()))
+        else:
+            tag.decompose()
+    
+    # Convertir elementos VML a elementos HTML estándar
+    for shape in soup.find_all(['v:shape', 'v:imagedata']):
+        # Extraer cualquier imagen dentro del shape
+        img_tags = shape.find_all('img')
+        if img_tags:
+            for img in img_tags:
+                # Mover la imagen fuera del shape
+                if shape.parent:
+                    shape.parent.insert_before(img)
         
-        # Verificar si la tabla tiene encabezados
-        has_headers = False
-        rows = table.find_all("tr")
-        if rows:
-            first_row_cells = rows[0].find_all(["th"])
-            has_headers = len(first_row_cells) > 0
-            
-        # Si no tiene encabezados pero tiene filas, convertir la primera fila en encabezados
-        if not has_headers and len(rows) > 0:
-            first_row_cells = rows[0].find_all("td")
-            for cell in first_row_cells:
-                new_th = soup.new_tag("th")
-                new_th.string = cell.get_text().strip()
-                cell.replace_with(new_th)
+        # Extraer cualquier texto significativo
+        text_content = shape.get_text().strip()
+        if text_content and shape.parent:
+            text_node = soup.new_tag('p')
+            text_node.string = text_content
+            shape.parent.insert_before(text_node)
 
+
+def html_a_markdown_pandoc(html_content, dir_adjuntos):
+    """
+    Convierte HTML a Markdown usando Pandoc.
+    Pandoc maneja mucho mejor tablas, listas y otros elementos complejos.
+    """
+    try:
+        # Guardar HTML a un archivo temporal
+        temp_html_path = os.path.join(dir_adjuntos, "temp_conversion.html")
+        with open(temp_html_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(html_content)
+        
+        # Convertir usando pypandoc (interfaz para Pandoc)
+        # Opciones de Pandoc para mejor manejo de tablas
+        extra_args = [
+            '--wrap=none',  # No wrap lines
+            '--extract-media=' + dir_adjuntos,  # Extract media to the specified directory
+            '--standalone'  # Process as a standalone document
+        ]
+        
+        # Usar GitHub Flavored Markdown para mejor soporte de tablas
+        markdown = pypandoc.convert_file(
+            temp_html_path, 
+            'gfm',  # GitHub Flavored Markdown
+            extra_args=extra_args
+        )
+        
+        # Limpiar archivo temporal
+        if os.path.exists(temp_html_path):
+            os.remove(temp_html_path)
+            
+        return markdown
+    except Exception as e:
+        print(f"Error en conversión con Pandoc: {str(e)}")
+        # Fallback al método antiguo si Pandoc falla
+        if os.path.exists(temp_html_path):
+            with open(temp_html_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                soup = BeautifulSoup(f.read(), "html.parser")
+            os.remove(temp_html_path)
+            return html_a_markdown_html2text(soup)
+        else:
+            return f"Error en conversión: {str(e)}"
+
+
+def html_a_markdown_html2text(soup):
+    """
+    Método de fallback: convierte HTML a texto Markdown utilizando html2text.
+    """
     # Configurar el conversor html2text
     h2t = html2text.HTML2Text()
     h2t.body_width = 0  # No limitar el ancho del cuerpo del texto
     h2t.ignore_links = False
     h2t.ignore_images = False
     h2t.ignore_emphasis = False
-    h2t.ignore_tables = False  # Importante para mantener tablas
-    h2t.bypass_tables = False  # No saltarse las tablas
+    h2t.ignore_tables = False
+    h2t.bypass_tables = False
     h2t.mark_code = True
-    h2t.unicode_snob = True  # Preservar caracteres Unicode
-    h2t.open_quote = '"'
-    h2t.close_quote = '"'
-    h2t.use_automatic_links = True  # Mejorar manejo de enlaces
+    h2t.unicode_snob = True
     
-    # Personalizar el manejo de imágenes para formato Obsidian
-    def custom_image_formatter(src, alt, title):
-        # Obtener solo el nombre del archivo
-        filename = os.path.basename(src)
-        # Retornar el formato Obsidian
-        return f"![[{filename}]]"
+    # Procesar tablas para prepararlas para conversión
+    for table in soup.find_all("table"):
+        # Agregar clase para mejor reconocimiento
+        table["class"] = table.get("class", []) + ["md-table"]
+        
+        # Verificar si la tabla tiene encabezados
+        rows = table.find_all("tr")
+        if rows and not table.find("th"):
+            # Convertir primera fila a encabezados si no hay th
+            first_row_cells = rows[0].find_all("td")
+            for cell in first_row_cells:
+                new_th = soup.new_tag("th")
+                new_th.string = cell.get_text().strip()
+                cell.replace_with(new_th)
     
-    h2t.images_with_size = True  # Intentar mantener información de tamaño
-    h2t.image_link_formatter = custom_image_formatter
-    
-    # Preprocesamiento: asegurarse de que las imágenes tienen los atributos correctos
-    for img in soup.find_all("img"):
-        src = img.get("src", "")
-        # Asegurarnos de usar el nombre del archivo como src
-        img["src"] = os.path.basename(src)
-    
-    # Eliminar scripts y estilos
-    for element in soup(["script", "style"]):
-        element.decompose()
-
-    # Eliminar elementos VML que ya han sido procesados
-    for element in soup.find_all(["v:shape", "v:imagedata", "o:p"]):
-        element.decompose()
-
-    # Convertir a Markdown usando html2text
+    # Convertir a Markdown
     html_content = str(soup)
     markdown_content = h2t.handle(html_content)
     
-    # Post-procesamiento: convertir cualquier sintaxis de imagen estándar que quede al formato Obsidian
-    markdown_content = re.sub(r"!\[(.*?)\]\((.*?)\)", lambda m: f"![[{os.path.basename(m.group(2))}]]", markdown_content)
-    
-    # Solución alternativa para tablas si html2text falla: buscar tablas directamente en el HTML
-    if "<table" in html_content and "| " not in markdown_content:
-        print("Detectada tabla pero no se convirtió correctamente. Aplicando conversión manual...")
-        # Volver a procesar tablas manualmente
-        table_pattern = re.compile(r'<table.*?>(.*?)</table>', re.DOTALL)
-        tables = table_pattern.findall(html_content)
-        
-        for i, table_html in enumerate(tables):
-            soup_table = BeautifulSoup(f"<table>{table_html}</table>", "html.parser")
-            markdown_table = []
-            
-            rows = soup_table.find_all("tr")
-            if rows:
-                # Procesar encabezados
-                headers = rows[0].find_all(["th", "td"])
-                if headers:
-                    header_row = "|"
-                    for header in headers:
-                        header_row += f" {header.get_text().strip()} |"
-                    markdown_table.append(header_row)
-                    
-                    # Separador
-                    separator = "|"
-                    for _ in headers:
-                        separator += " --- |"
-                    markdown_table.append(separator)
-                
-                # Procesar filas de datos
-                for row in rows[1:] if headers else rows:
-                    cells = row.find_all(["td", "th"])
-                    if cells:
-                        data_row = "|"
-                        for cell in cells:
-                            data_row += f" {cell.get_text().strip()} |"
-                        markdown_table.append(data_row)
-            
-            if markdown_table:
-                table_md = "\n" + "\n".join(markdown_table) + "\n\n"
-                # Agregar la tabla al markdown con un marcador único
-                marker = f"TABLE_MARKER_{i}"
-                markdown_content += f"\n\n{marker}\n\n"
-                # Guardar la tabla para reemplazar después
-                markdown_content = markdown_content.replace(marker, table_md)
-    
-    # Limpiar artefactos de conversión
-    
-    # 1. Reemplazar múltiples asteriscos o guiones (que representen líneas horizontales) con una línea estándar
-    markdown_content = re.sub(r"(\*{3,}|\-{3,}|_{3,})", "---", markdown_content)
-    
-    # 2. Reemplazar el marcador de línea horizontal
-    markdown_content = markdown_content.replace("HORIZONTAL_RULE_MARKER", "---")
-    
-    # 3. Eliminar líneas que solo contengan espacios y asteriscos
-    markdown_content = re.sub(r"^\s*\*+\s*$", "", markdown_content, flags=re.MULTILINE)
-    
-    # 4. Eliminar los asteriscos que estén solos en una línea (común en conversiones)
-    markdown_content = re.sub(r"^(\s*)\*(\s*)$", "", markdown_content, flags=re.MULTILINE)
-    
-    # 5. Reemplazar múltiples líneas horizontales consecutivas con una sola
-    markdown_content = re.sub(r"(---\s*){2,}", "---\n", markdown_content)
-    
-    # 6. Limpieza adicional para eliminar asteriscos o guiones consecutivos que no son líneas horizontales
-    markdown_content = re.sub(r"(?<!\n)(\*{2,}|\-{2,})(?!\n)", " ", markdown_content)
-    
-    # 7. Arreglar formato de tablas mal formadas (líneas que empiezan con | pero no son tablas completas)
-    markdown_content = re.sub(r"^\|[^\n]*\|[^\n]*$", "", markdown_content, flags=re.MULTILINE)
-    
-    # Contar cuántas referencias de imagen hay en el Markdown generado
-    obsidian_refs = re.findall(r"!\[\[(.*?)\]\]", markdown_content)
-    print(f"Referencias de imagen en Markdown: {len(obsidian_refs)}")
-    if obsidian_refs:
-        print(f"Referencias: {', '.join(obsidian_refs)}")
-    
-    # Guardar información de debugging
-    try:
-        with open("debug_html.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(debug_html)
-        with open("debug_markdown.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(markdown_content)
-        print("Archivos de debug guardados")
-    except Exception as e:
-        print(f"Error guardando archivos de debug: {str(e)}")
+    return markdown_content
 
-    return markdown_content.strip()
+
+def post_procesar_markdown(markdown, imagenes_procesadas):
+    """
+    Post-procesa el Markdown para adaptarlo a formato Obsidian y
+    corregir problemas comunes de conversión.
+    """
+    # 1. Convertir referencias de imágenes al formato Obsidian
+    for imagen in imagenes_procesadas:
+        # Buscar referencias de imágenes en formato estándar
+        # y convertirlas al formato Obsidian
+        markdown = re.sub(
+            r'!\[(.*?)\]\((.*?' + re.escape(imagen) + r')\)',
+            f'![[{imagen}]]',
+            markdown
+        )
+    
+    # 2. Limpiar líneas excesivas
+    markdown = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', markdown)
+    
+    # 3. Arreglar listas mal formadas
+    markdown = re.sub(r'(^|\n)([*\-])([^\s])', r'\1\2 \3', markdown, flags=re.MULTILINE)
+    
+    # 4. Mejorar formato de tablas
+    # Asegurar que hay línea en blanco antes y después de tablas
+    markdown = re.sub(r'([^\n])\n(\|[^\n]+\|)', r'\1\n\n\2', markdown)
+    markdown = re.sub(r'(\|[^\n]+\|)\n([^\n\|])', r'\1\n\n\2', markdown)
+    
+    # 5. Eliminar caracteres de control
+    markdown = re.sub(r'[\x00-\x08\x0B\x0C\x0E-\x1F\x7F]', '', markdown)
+    
+    # 6. Normalizar líneas horizontales
+    markdown = re.sub(r'(\*{3,}|\-{3,}|_{3,})', '---', markdown)
+    
+    return markdown
+
+
+def procesar_imagenes(soup, dir_adjuntos, ruta_archivo_html):
+    """
+    Procesa todas las imágenes en el HTML, descargándolas al directorio
+    de adjuntos y actualizando las rutas.
+    
+    Versión mejorada con manejo simplificado de rutas y mejor
+    detección de imágenes en documentos Word.
+    """
+    # Crear directorio si no existe
+    os.makedirs(dir_adjuntos, exist_ok=True)
+    
+    # Directorio base del archivo HTML
+    dir_base = os.path.dirname(os.path.abspath(ruta_archivo_html))
+    
+    # Lista para almacenar imágenes procesadas
+    imagenes_procesadas = []
+    
+    # Estadísticas
+    stats = {
+        "procesadas": 0,
+        "no_encontradas": 0,
+        "con_error": 0
+    }
+    
+    # Función auxiliar para procesar una imagen
+    def procesar_imagen(src, img_tag=None):
+        if not src or src.startswith("data:"):
+            return None
+            
+        try:
+            print(f"Procesando imagen: {src}")
+            
+            # Determinar si es URL o ruta local
+            if src.startswith(("http://", "https://")):
+                # Es una URL remota
+                nombre_archivo = os.path.basename(urlparse(src).path)
+                nombre_archivo = unquote(nombre_archivo)
+                
+                # Limpiar nombre de archivo
+                nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
+                if not nombre_archivo or nombre_archivo == "_":
+                    nombre_archivo = f"image_{hashlib.md5(src.encode()).hexdigest()[:8]}.jpg"
+                    
+                # Descargar imagen
+                ruta_img = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
+                try:
+                    response = requests.get(src, stream=True, timeout=10)
+                    if response.status_code == 200:
+                        with open(ruta_img, "wb") as f:
+                            response.raw.decode_content = True
+                            shutil.copyfileobj(response.raw, f)
+                        
+                        # Actualizar src en el tag HTML
+                        if img_tag:
+                            img_tag["src"] = nombre_archivo
+                            
+                        return nombre_archivo
+                except Exception as e:
+                    print(f"Error descargando imagen {src}: {str(e)}")
+                    stats["con_error"] += 1
+                    return None
+            else:
+                # Es una ruta local - intentar múltiples ubicaciones posibles
+                src_decoded = unquote(src)
+                posibles_rutas = [
+                    os.path.join(dir_base, src_decoded),  # Ruta completa
+                    os.path.join(dir_base, os.path.basename(src_decoded)),  # Solo el nombre
+                    
+                    # Rutas comunes para archivos Word
+                    os.path.join(
+                        dir_base, 
+                        os.path.splitext(os.path.basename(ruta_archivo_html))[0] + "_archivos", 
+                        os.path.basename(src_decoded)
+                    ),
+                    os.path.join(
+                        dir_base, 
+                        os.path.splitext(os.path.basename(ruta_archivo_html))[0] + "_files", 
+                        os.path.basename(src_decoded)
+                    ),
+                    os.path.join(dir_base, "image", os.path.basename(src_decoded))
+                ]
+                
+                # Probar cada ruta posible
+                for ruta in posibles_rutas:
+                    if os.path.exists(ruta):
+                        # Copiar imagen a adjuntos
+                        nombre_archivo = os.path.basename(ruta)
+                        nombre_archivo = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', "_", nombre_archivo)
+                        ruta_img_destino = os.path.join(dir_adjuntos, nombre_archivo)
+                        
+                        shutil.copy2(ruta, ruta_img_destino)
+                        
+                        # Actualizar src en el tag HTML
+                        if img_tag:
+                            img_tag["src"] = nombre_archivo
+                            
+                        return nombre_archivo
+                
+                print(f"Imagen no encontrada en ninguna ruta: {src}")
+                stats["no_encontradas"] += 1
+                return None
+        except Exception as e:
+            print(f"Error procesando imagen {src}: {str(e)}")
+            stats["con_error"] += 1
+            return None
+    
+    # 1. Procesar imágenes normales
+    for img in soup.find_all("img"):
+        src = img.get("src")
+        nombre_archivo = procesar_imagen(src, img)
+        if nombre_archivo and nombre_archivo not in imagenes_procesadas:
+            imagenes_procesadas.append(nombre_archivo)
+            stats["procesadas"] += 1
+    
+    # 2. Procesar imágenes VML (Office)
+    for img_data in soup.find_all("v:imagedata"):
+        src = img_data.get("src")
+        nombre_archivo = procesar_imagen(src)
+        if nombre_archivo and nombre_archivo not in imagenes_procesadas:
+            imagenes_procesadas.append(nombre_archivo)
+            stats["procesadas"] += 1
+            
+            # Crear un tag img estándar para asegurar que aparezca en Markdown
+            new_img = soup.new_tag("img", src=nombre_archivo)
+            parent = img_data.find_parent()
+            if parent:
+                parent.insert_after(new_img)
+    
+    # 3. Procesar referencias de imágenes en estilos
+    style_tags = soup.find_all(["style", lambda tag: tag.has_attr("style")])
+    for tag in style_tags:
+        style_content = tag.get("style", "") if tag.name != "style" else tag.string or ""
+        img_refs = re.findall(r'url\(["\']?([^"\']+)["\']?\)', style_content)
+        for img_ref in img_refs:
+            nombre_archivo = procesar_imagen(img_ref)
+            if nombre_archivo and nombre_archivo not in imagenes_procesadas:
+                imagenes_procesadas.append(nombre_archivo)
+                stats["procesadas"] += 1
+    
+    # Mostrar resumen
+    print(f"\nResumen de procesamiento de imágenes:")
+    print(f"- Imágenes procesadas con éxito: {stats['procesadas']}")
+    print(f"- Imágenes no encontradas: {stats['no_encontradas']}")
+    print(f"- Imágenes con error de procesamiento: {stats['con_error']}")
+    
+    return imagenes_procesadas
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ImportHTML/x1.py b/backend/script_groups/ImportHTML/x1.py
index 64a678b..8fd67ea 100644
--- a/backend/script_groups/ImportHTML/x1.py
+++ b/backend/script_groups/ImportHTML/x1.py
@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-Script para importar archivos HTML y convertirlos a un archivo Markdown.
+Script para importar archivos HTML o DOCX y convertirlos a un archivo Markdown.
 """
 
 import os
@@ -9,8 +9,24 @@ import json
 from utils.html_parser import procesar_html
 from utils.markdown_handler import escribir_archivo_markdown
 
+# Verificar si la biblioteca mammoth está disponible para procesamiento DOCX
+try:
+    from utils.docx_converter import procesar_docx
+    DOCX_SUPPORT = True
+except ImportError:
+    DOCX_SUPPORT = False
+    print("Nota: Soporte para DOCX no disponible. Instale mammoth para habilitar esta función.")
+
 # Forzar UTF-8 en la salida estándar
-sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
+try:
+    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
+except AttributeError:
+    # Para versiones anteriores de Python que no tienen reconfigure
+    pass
+
+# Definir símbolos de éxito/error sin caracteres especiales
+SUCCESS_SYMBOL = "[OK]"
+ERROR_SYMBOL = "[ERROR]"
 
 
 def main():
@@ -52,35 +68,81 @@ def main():
         print(f"Error: Input directory {input_path} does not exist")
         return
 
-    # Buscar archivos HTML
+    # Buscar archivos HTML y DOCX
     html_files = []
+    docx_files = []
+    
+    # Buscar archivos HTML
     for ext in ["*.html", "*.htm"]:
         html_files.extend(list(input_path.glob(ext)))
+    
+    # Buscar archivos DOCX si el soporte está disponible
+    if DOCX_SUPPORT:
+        for ext in ["*.docx", "*.doc"]:
+            docx_files.extend(list(input_path.glob(ext)))
 
     print(f"Found {len(html_files)} HTML files")
+    if DOCX_SUPPORT:
+        print(f"Found {len(docx_files)} DOCX files")
 
-    if not html_files:
-        print("No HTML files found in the input directory.")
+    if not html_files and not docx_files:
+        print("No compatible files found in the input directory.")
         return
 
-    # Procesar archivos HTML
+    # Procesar archivos
     paginas = []
-    total_files = len(html_files)
+    total_files = len(html_files) + len(docx_files)
     successful_files = 0
     failed_files = 0
 
+    # Procesar archivos HTML
     for i, archivo in enumerate(html_files, 1):
-        print(f"\nProcessing [{i}/{total_files}] {archivo}")
-        pagina = procesar_html(archivo, attachments_path)
-        if pagina:
-            paginas.append(pagina)
-            # Verificar si hubo error al procesar
-            if pagina.contenido.startswith("Error al procesar:"):
+        print(f"\nProcessing HTML [{i}/{total_files}] {archivo}")
+        try:
+            pagina = procesar_html(archivo, attachments_path)
+            if pagina:
+                paginas.append(pagina)
+                # Verificar si hubo error al procesar
+                if pagina.contenido.startswith("Error al procesar:"):
+                    failed_files += 1
+                    titulo_seguro = str(pagina.contenido).encode('ascii', 'replace').decode('ascii')
+                    print(f"{ERROR_SYMBOL} Failed: {titulo_seguro}")
+                else:
+                    successful_files += 1
+                    # Usar codificación ascii para evitar problemas de caracteres
+                    titulo_seguro = str(pagina.titulo).encode('ascii', 'replace').decode('ascii')
+                    print(f"{SUCCESS_SYMBOL} Success: {titulo_seguro}")
+        except Exception as e:
+            failed_files += 1
+            print(f"{ERROR_SYMBOL} Error processing HTML file: {str(e)}")
+    
+    # Procesar archivos DOCX si el soporte está disponible
+    if DOCX_SUPPORT:
+        for i, archivo in enumerate(docx_files, len(html_files) + 1):
+            print(f"\nProcessing DOCX [{i}/{total_files}] {archivo}")
+            try:
+                pagina = procesar_docx(archivo, attachments_path)
+                if pagina:
+                    paginas.append(pagina)
+                    if pagina.contenido.startswith("Error al procesar:"):
+                        failed_files += 1
+                        titulo_seguro = str(pagina.contenido).encode('ascii', 'replace').decode('ascii')
+                        print(f"{ERROR_SYMBOL} Failed: {titulo_seguro}")
+                    else:
+                        successful_files += 1
+                        titulo_seguro = str(pagina.titulo).encode('ascii', 'replace').decode('ascii')
+                        print(f"{SUCCESS_SYMBOL} Success: {titulo_seguro}")
+            except Exception as e:
                 failed_files += 1
-                print(f"❌ Failed: {pagina.contenido}")
-            else:
-                successful_files += 1
-                print(f"✅ Success: {pagina.titulo}")
+                error_msg = str(e).encode('ascii', 'replace').decode('ascii')
+                print(f"{ERROR_SYMBOL} Error processing DOCX file: {error_msg}")
+                # Crear página con error
+                from models.pagina_html import PaginaHTML
+                error_pagina = PaginaHTML(
+                    ruta_archivo=archivo, 
+                    contenido=f"Error al procesar DOCX: {str(e)}"
+                )
+                paginas.append(error_pagina)
 
     # Escribir el archivo Markdown
     if paginas:
@@ -99,4 +161,4 @@ def main():
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/data.json b/backend/script_groups/ragex/data.json
deleted file mode 100644
index 0e0dcd2..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/data.json
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-{
-
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/description.json b/backend/script_groups/ragex/description.json
deleted file mode 100644
index 6ab0524..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/description.json
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-{
-  "name": "RAGEX",
-  "description": "This script processes text files into a chronological narrative in Markdown format, optimized for processing with Large Language Models (LLMs). It extracts essential information from text files while removing unnecessary metadata, creating a clean, temporal narrative that can be easily analyzed.",
-  "version": "1.0",
-  "author": "Miguel"
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/esquema_group.json b/backend/script_groups/ragex/esquema_group.json
deleted file mode 100644
index 0e0dcd2..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/esquema_group.json
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-{
-
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/esquema_work.json b/backend/script_groups/ragex/esquema_work.json
deleted file mode 100644
index 9c49659..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/esquema_work.json
+++ /dev/null
@@ -1,21 +0,0 @@
-{
-  "type": "object",
-  "properties": {
-    "in_dir": {
-      "type": "string",
-      "format": "directory",
-      "title": "Subdirectorio desde donde hacer la ingesta de los datos",
-      "description": "Subdirectorio desde donde hacer la ingesta de los datos"
-    },
-    "model": {
-      "type": "string",
-      "title": "Model",
-      "description": "OpenAI Model"
-    },
-    "query": {
-      "type": "string",
-      "title": "Consulta",
-      "description": "Consulta"
-    }
-  }
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/openai_api_key.py b/backend/script_groups/ragex/openai_api_key.py
deleted file mode 100644
index 1826e5d..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/openai_api_key.py
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-# Configura tu clave API de OpenAI
-def openai_api_key():
-  return 'sk-HIY5DSK03Lr'
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/work_dir.json b/backend/script_groups/ragex/work_dir.json
deleted file mode 100644
index 21a63c1..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/work_dir.json
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-{
-  "path": "D:\\Proyectos\\Scripts\\RAG\\TEST",
-  "history": [
-    "D:\\Proyectos\\Scripts\\RAG\\TEST"
-  ]
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/backend/script_groups/ragex/x1.py b/backend/script_groups/ragex/x1.py
deleted file mode 100644
index 114acca..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/x1.py
+++ /dev/null
@@ -1,112 +0,0 @@
-"""
-Este script realiza la ingesta de los datos alammacenados en el subdirectorio de ingesta.
-"""
-
-import os
-import sys
-from pathlib import Path
-import json
-from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
-from langchain_community.vectorstores import Chroma
-from langchain_openai import OpenAIEmbeddings  # Cambiado a OpenAI Embeddings
-from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
-from langchain_core.documents import Document
-import os
-import glob
-
-
-def load_documents(directory):
-    documents = []
-
-    # Cargar archivos markdown
-    for md_file in glob.glob(os.path.join(directory, "**/*.md"), recursive=True):
-        with open(md_file, "r", encoding="utf-8") as f:
-            content = f.read()
-            documents.append(
-                {
-                    "content": content,
-                    "metadata": {"source": md_file, "type": "markdown"},
-                }
-            )
-
-    # Cargar archivos de texto
-    for txt_file in glob.glob(os.path.join(directory, "**/*.txt"), recursive=True):
-        with open(txt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
-            content = f.read()
-            documents.append(
-                {"content": content, "metadata": {"source": txt_file, "type": "text"}}
-            )
-
-    return documents
-
-
-def process_documents(documents, db_directory):
-    # Usar OpenAI Embeddings en lugar de HuggingFace
-    embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
-
-    # Dividir documentos en chunks
-    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
-        chunk_size=1000,
-        chunk_overlap=200,
-        separators=["\n## ", "\n### ", "\n#### ", "\n", " ", ""],
-        keep_separator=True,
-    )
-
-    docs = []
-    for doc in documents:
-        chunks = text_splitter.split_text(doc["content"])
-        for i, chunk in enumerate(chunks):
-            docs.append(
-                Document(
-                    page_content=chunk,
-                    metadata={
-                        **doc["metadata"],
-                        "chunk_id": i,
-                        "chunk": chunk[:100] + "...",  # Extracto para referencia
-                    },
-                )
-            )
-
-    # Configurar Chroma para evitar dependencia de ONNX
-    from chromadb.config import Settings
-
-    # Crear o actualizar la base de datos vectorial con configuración específica
-    db = Chroma.from_documents(
-        docs,
-        embeddings,
-        persist_directory=db_directory,
-        client_settings=Settings(anonymized_telemetry=False, is_persistent=True),
-    )
-    db.persist()
-
-    print(f"Procesados {len(docs)} fragmentos de {len(documents)} documentos")
-    return db
-
-
-def main():
-    # Cargar configuraciones del entorno
-    configs = json.loads(os.environ.get("SCRIPT_CONFIGS", "{}"))
-
-    # Obtener working directory
-    working_directory = configs.get("working_directory", ".")
-
-    # Obtener configuraciones de nivel 2 (grupo)
-    group_config = configs.get("level2", {})
-
-    work_config = configs.get("level3", {})
-    in_dir = work_config.get("in_dir", ".")
-
-    docs_directory = os.path.join(working_directory, in_dir)
-    db_directory = os.path.join(working_directory, "chroma_db")
-
-    print("Cargando documentos...")
-    documents = load_documents(docs_directory)
-    print(f"Se encontraron {len(documents)} documentos.")
-
-    print("Procesando e indexando documentos...")
-    db = process_documents(documents, db_directory)
-    print("¡Ingesta completada con éxito!")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
diff --git a/backend/script_groups/ragex/x2.py b/backend/script_groups/ragex/x2.py
deleted file mode 100644
index ee7205e..0000000
--- a/backend/script_groups/ragex/x2.py
+++ /dev/null
@@ -1,126 +0,0 @@
-"""
-Este script realiza la consulta usando RAGEX a la base de datos de documentos.
-"""
-
-import os
-import sys
-from pathlib import Path
-import json
-from langchain_community.vectorstores import Chroma
-from langchain_openai import (
-    OpenAIEmbeddings,
-)  # Cambiado de HuggingFaceEmbeddings a OpenAIEmbeddings
-from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
-from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
-from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
-from rich.console import Console
-from rich.markdown import Markdown
-import os
-import argparse
-from openai_api_key import openai_api_key
-
-
-console = Console()
-
-
-class CitationTracker:
-    def __init__(self):
-        self.citations = []
-
-    def add_citation(self, text, metadata):
-        self.citations.append({"text": text, "metadata": metadata})
-
-    def get_formatted_citations(self):
-        result = "\n## Fuentes\n\n"
-        for i, citation in enumerate(self.citations, 1):
-            source = citation["metadata"]["source"]
-            result += f"{i}. [{os.path.basename(source)}]({source}) - Fragmento {citation['metadata']['chunk_id']}\n"
-        return result
-
-
-def search_with_citation(query, db_directory, model="gpt-3.5-turbo"):
-    # Cargar embeddings y base de datos
-    embeddings = OpenAIEmbeddings(
-        model="text-embedding-3-small"
-    )  # Usar OpenAI Embeddings igual que en x1.py
-
-    db = Chroma(persist_directory=db_directory, embedding_function=embeddings)
-
-    api_key = openai_api_key()
-    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
-
-    # Configurar el LLM de OpenAI
-    llm = ChatOpenAI(model_name=model)
-
-    # Rastreador de citas
-    citation_tracker = CitationTracker()
-
-    # Recuperar documentos relevantes
-    retriever = db.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 5})
-
-    # Plantilla para el prompt
-    template = """
-    Responde a la siguiente pregunta basándote exclusivamente en la información proporcionada.
-    Incluye referencias a las fuentes originales para cada afirmación importante usando [Fuente N].
-    Si la información no es suficiente, indícalo claramente.
-    
-    Contexto:
-    {context}
-    
-    Pregunta: {question}
-    
-    Respuesta (incluye [Fuente N] para citar):
-    """
-
-    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
-
-    # Función para formatear el contexto
-    def format_docs(docs):
-        formatted_context = ""
-        for i, doc in enumerate(docs, 1):
-            citation_tracker.add_citation(doc.page_content, doc.metadata)
-            formatted_context += f"[Fuente {i}]: {doc.page_content}\n\n"
-        return formatted_context
-
-    # Cadena RAG
-    rag_chain = (
-        {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
-        | prompt
-        | llm
-        | StrOutputParser()
-    )
-
-    # Ejecutar búsqueda
-    response = rag_chain.invoke(query)
-
-    # Agregar citas al final
-    full_response = response + "\n\n" + citation_tracker.get_formatted_citations()
-
-    return full_response
-
-
-def main():
-    # Cargar configuraciones del entorno
-    configs = json.loads(os.environ.get("SCRIPT_CONFIGS", "{}"))
-
-    # Obtener working directory
-    working_directory = configs.get("working_directory", ".")
-
-    # Obtener configuraciones de nivel 2 (grupo)
-    group_config = configs.get("level2", {})
-
-    work_config = configs.get("level3", {})
-    in_dir = work_config.get("in_dir", ".")
-
-    docs_directory = os.path.join(working_directory, in_dir)
-    model = work_config.get("model", "gpt-3.5-turbo")
-    query = work_config.get("query", "")
-    db_directory = os.path.join(working_directory, "chroma_db")
-
-    result = search_with_citation(query, db_directory, model)
-    console.print(Markdown(result))
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
diff --git a/data/log.txt b/data/log.txt
index dd4be2c..2e9c8ea 100644
--- a/data/log.txt
+++ b/data/log.txt
@@ -1,317 +1,18 @@
-[23:27:12] Iniciando ejecución de x1.py
-[23:27:12] Working directory: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta
-[23:27:12] Input directory: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta
-[23:27:12] Output directory: C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032
-[23:27:12] Output file: C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\contenidoImportado.md
-[23:27:12] Attachments directory: C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos
-[23:27:12] Found 1 HTML files
-[23:27:12] Processing [1/1] C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv.htm
-[23:27:12] Procesando imágenes desde C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv.htm
-[23:27:12] Directorio base: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta
-[23:27:12] Directorio adjuntos: C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image001.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image001.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image001.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image001.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image002.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image002.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image002.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image002.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image003.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image003.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image003.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image003.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image004.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image004.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image004.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image004.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image005.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image005.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image005.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image005.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image006.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image006.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image006.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image006.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image007.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image007.png
-[23:27:12] Copiando imagen de C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image007.png a C:/Users/migue/OneDrive/Miguel/Obsidean/Trabajo/VM/04-SIDEL/04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\adjuntos\image007.png
-[23:27:12] Procesando imagen VML: FDM%20RNF032%20E5.007299%20-%20mv_archivos/image008.png
-[23:27:12] Buscando imagen en: C:\Trabajo\SIDEL\04 - E5.007299 - Modifica O&U - RNF032\Entregar\NEW\Nueva carpeta\FDM RNF032 E5.007299 - mv_archivos\image008.png
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-[23:27:12] Referencias de imagen en Markdown: 0
-[23:27:12] Archivos de debug guardados
-[23:27:12] ✅ Success: Foglio di Modifica
-[23:27:12] Summary:
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-[23:27:13] Ejecución completada
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-[23:33:57] Found 1 HTML files
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