NilesAI
NilesAI es un asistente de IA auto-alojado priorizando la privacidad, ejecutando inferencias locales vía Ollama sin dependencias en la nube. Integra WhatsApp, Signal, calendarios y tareas mediante APIs externas, con base de conocimiento en Notion y pgvector.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 17:02 · upstream 22 sept 2026, 14:22 · release niles-core-v0.2.16
Qué es NilesAI
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
NilesAI es un asistente personal de IA diseñado para ejecutarse completamente en hardware propio, eliminando la dependencia de servicios en la nube. Utiliza FastAPI como backend principal y PostgreSQL con extensiones pgvector para almacenamiento persistente. La arquitectura prioriza la privacidad mediante cifrado Fernet para credenciales, consultas parametrizadas y protección CSRF.
El sistema integra múltiples fuentes de datos externas: WhatsApp a través de Evolution API, Signal vía signal-cli-rest-api, calendarios mediante CalDAV e ICS (incluyendo Google Calendar en modo lectura), tareas gestionadas por Vikunja y contactos sincronizados con CardDAV. La inteligencia artificial se basa en modelos locales como llama3.1:8b ejecutados con Ollama.
La interfaz web utiliza htmx, Tailwind CSS y Jinja2 para renderizado dinámico, con soporte para streaming SSE y accesibilidad WCAG. Incluye un sistema de RAG (Retrieval-Augmented Generation) que conecta Notion con pgvector para búsqueda semántica, complementado con herramientas MCP para extensión funcional.
- Gestión automatizada de calendario mediante integración CalDAV e ICS con creación y búsqueda de eventos
- Sincronización de tareas entre dispositivos usando Vikunja con asignación por usuario
- Asistente conversacional en WhatsApp y Signal para recordatorios, resúmenes diarios y gestión de mensajes
- Base de conocimiento personal conectando Notion con pgvector para recuperación semántica contextual
- Inferencia local completa sin llamadas a APIs externas ni envío de datos fuera del servidor
- Integración nativa con múltiples plataformas de mensajería (WhatsApp, Signal) y calendarios
- Arquitectura multiusuario desde el inicio con autenticación OAuth y sesiones cifradas
- Extensibilidad mediante Model Context Protocol (MCP) para herramientas comunitarias
- Requiere Ollama instalado nativamente en el host para inferencia de modelos locales
- Integraciones externas dependen de APIs de terceros que pueden cambiar o dejar de funcionar
- Configuración inicial manual del entorno mediante archivo .env con variables críticas
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Docker Desktop y Ollama instalado nativamente en el host. Ejecutar scripts/start.sh tras configurar .env con claves de cifrado y credenciales. Necesita reverse proxy HTTPS (homelab-gateway) para acceso seguro. Consumir mínimo 4 núcleos CPU, 8GB RAM y 20GB disco.
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.