backchannel
Asistente de reuniones auto-alojado y open source que transcribe en tiempo real con diarización de oradores y ejecuta agentes IA para extraer insights, objeciones y acciones directamente desde tu infraestructura local.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 5:51 · upstream 25 sept 2026, 5:13 · release v0.6.5
Qué es backchannel
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Backchannel es una herramienta de asistencia a reuniones auto-alojada (self-hosted) y de código abierto bajo licencia MIT. Su arquitectura combina un frontend en Next.js/React con un backend en FastAPI y Python, gestionando bases de datos PostgreSQL para persistir transcripciones atribuidas por orador. El sistema captura audio de micrófono y sistema, lo procesa mediante modelos como Silero VAD y WeSpeaker ResNet152 para diarización, y alimenta a una flota de agentes IA que generan insights en tiempo real.
- Transcripción en vivo con atribución de oradores durante llamadas o grabaciones locales.
- Generación automática de resúmenes ejecutivos y breves post-reunión con asignación de responsables.
- Detección y respuesta a objeciones comerciales en tiempo real durante negociaciones.
- Análisis de oportunidades y acción items extraídos del contexto de la conversación.
- Procesamiento de audio local sin enviar datos sensibles a APIs externas (modo Privacy First).
- Re-transcripción de archivos de audio existentes utilizando modelos alternativos.
- PII Shield: Enmascaramiento automático de datos sensibles (nombres, emails) antes de procesarlos con IA.
- Arquitectura híbrida: Soporta modelos locales (ONNX Whisper/Parakeet) y APIs externas (OpenAI/Gemini).
- Agentes configurables: Cada agente tiene su propio modelo, prompt y trigger independiente.
- Despliegue flexible: Disponible como aplicación de escritorio o contenedor Docker con Compose.
- Transcripción en tiempo real: Flujo de datos vía WebSocket para baja latencia en la interfaz.
- Privacidad por diseño: Las claves API se almacenan cifradas y el procesamiento puede ser 100% local.
- Requiere hardware específico (ej. NVIDIA GPU) para activar diarización avanzada con Sortformer.
- Por defecto utiliza una API de Gemini gratuita; la configuración 100% local requiere gestión manual de endpoints.
- Las aplicaciones de escritorio en Windows y macOS son builds no firmados, mostrando advertencias de seguridad al inicio.
- La captura de audio depende del navegador para el micrófono, limitando su uso en entornos sin acceso web directo.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para despliegue rápido, usa Docker Compose con `docker compose up --build`. Asegura tener ffmpeg instalado (solo macOS). Para privacidad total, configura endpoints locales de modelos (Ollama/vLLM) y habilita PII Shield en el panel Admin. En GPU, añade el override `docker-compose.gpu.yml`. Los datos se guardan localmente; no requiere cuenta externa.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.