freelingo
Plataforma open-source de aprendizaje de idiomas con IA, planes CEFR, tutoría por voz y repaso espaciado. Soporta despliegue local o cloud con LLMs externos.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 5:34 · upstream 24 sept 2026, 5:03 · release v1.9.20
Qué es freelingo
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
FreeLingo es una plataforma open-source para aprender idiomas con IA, disponible en modo auto-alojado (licencia AGPL v3) o como servicio gestionado. Combina un frontend Next.js 16 con un backend FastAPI que actúa como proxy centralizado para todas las llamadas a modelos de lenguaje, síntesis y reconocimiento de voz.
La plataforma genera planes de estudio personalizados alineados al marco CEFR (A1-C2), evalúa el nivel del usuario mediante una prueba de colocación determinista y desbloquea lecciones secuencialmente. Incluye práctica de lectura, escritura, gramática y vocabulario con flashcards usando SM-2.
Soporta múltiples idiomas para estudio (inglés, español, francés, etc.) y nativo, con servicios de voz locales (Kokoro, faster-whisper) o en la nube (OpenAI). Requiere GPU NVIDIA para servicios locales por defecto, pero puede usar APIs externas sin hardware dedicado.
- Aprendizaje autodirigido de idiomas con tutoría conversacional por IA y evaluación continua del progreso.
- Implementación en academias o empresas para formación lingüística interna con datos bajo control propio.
- Práctica de pronunciación y conversación con modelos locales o APIs externas según disponibilidad de hardware.
- Integración en entornos educativos con planes de estudio estructurados por niveles CEFR.
- Arquitectura proxy centralizada: el frontend nunca llama directamente a proveedores externos, todo pasa por FastAPI.
- Licencia AGPL v3 garantiza código abierto y transparencia para auto-alojamiento.
- Soporte nativo para múltiples idiomas de estudio y configuración de idioma nativo del usuario.
- Sistema de repaso espaciado con SM-2 integrado en la experiencia de aprendizaje.
- Despliegue flexible vía Docker Compose con soporte para GPU o APIs externas.
- Requiere reverse proxy obligatorio (nginx/caddy) para habilitar WebSockets en producción y rutas `/ws/*`.
- Servicios locales de voz por defecto requieren GPU NVIDIA; sin ella, se debe usar OpenAI o modelos CPU.
- Configuración manual obligatoria de variables de entorno (.env) para proveedores de IA alternativos.
- Necesita `vm.overcommit_memory=1` en el host Linux para evitar fallos en Redis durante snapshots.
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.
Usar Docker Compose con PostgreSQL 16 y Redis 7. Configurar reverse proxy que rotee `/ws/*` al backend. Habilitar `vm.overcommit_memory=1` en el host Linux antes de iniciar. Verificar HTTPS para habilitar micrófono. Cambiar `.env` según proveedor de LLM y voz elegido.
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.