cerid-ai
Cerid AI es una herramienta self-hosted de IA personal orientada a la privacidad, que integra RAG, agentes inteligentes y detección de alucinaciones. Permite unificar código, finanzas, proyectos y artefactos personales en una interfaz contextual.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 21:23 · upstream 22 sept 2026, 21:07 · release v1.0.7-desktop
Qué es cerid-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Cerid AI es un espacio de trabajo local-first y privado diseñado para consolidar tu conocimiento técnico, financiero, proyectos personales y artefactos en una interfaz de chat contextualizada por IA. Utiliza RAG (Retrieval-Augmented Generation) con verificación de afirmaciones, agentes especializados para tareas específicas como auditoría o extracción de memoria, y un sistema híbrido de recuperación que combina embeddings densos, BM25 y búsqueda sparse. La arquitectura se divide en capas: el núcleo de persistencia local (ChromaDB, Neo4j, Redis) separa la lógica del modelo de inferencia desde el frontend React.
- Consultoría técnica rápida con conocimiento corporativo o personal
- Auditoría de código y detección de errores en proyectos locales
- Gestión financiera personal con acceso a datos privados
- Organización de proyectos personales sin dependencias externas
- Documentación de decisiones técnicas con trazabilidad
- Entrenamiento de modelos personalizados con conocimiento corporativo
- Detección de alucinaciones integrada mediante verificación contra el conocimiento base con NLI (Natural Language Inference)
- Sistema de memoria acumulativa que extrae hechos, decisiones y preferencias del historial de conversación
- 55 herramientas MCP (Model Context Protocol) programables para integración con herramientas externas
- Inferencia en múltiples niveles: Ollama local, GPU sidecar o CPU Docker, con fallback automático
- Rutas de recuperación híbridas que combinan embeddings densos, BM25 y búsqueda sparse según el contexto
- Verificación de afirmaciones con NLI y atribución de fuentes en tiempo real
- El conocimiento base debe ser actualizado manualmente o mediante herramientas externas (RSS, webhooks)
- La inferencia GPU requiere hardware adicional (GPU-sidecar) para obtener rendimiento óptimo
- No incluye integración nativa de correo electrónico ni calendario empresarial sin plugins adicionales
- La extracción automática de memoria puede perder contexto temporal si no se configura correctamente
- El sistema de verificación de afirmaciones depende del tamaño y calidad del conocimiento base
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Docker Compose v2+ con configuración de Redis, Ollama o FastAPI. El entorno debe estar aislado para garantizar privacidad. Se recomienda usar un contenedor de GPU dedicado (NVIDIA) para inferencia pesada y CPU ligero para consultas rápidas. Para producción, se sugiere un plano de despliegue escalable con Docker Swarm o Kubernetes, junto con un sistema de notificaciones en tiempo real para alertar sobre fallos de memoria o latencia.
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.