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GITHUB · ANALIZADO

question-bank-template

Repositorio de plantilla para minerU → WeKnora pipeline, que permite la recuperación de preguntas parente, hijo y original. Incluye acceso a ChatGPT MCP en modo lectura.

Ficha actualizada 23 sept 2026, 6:00 · upstream 23 sept 2026, 5:59 · release v0.3.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es question-bank-template

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Este repositorio proporciona un template auto-hospedado para procesar bancos de preguntas mediante el pipeline MinerU → MiMo → WeKnora. El objetivo es reducir el tiempo dedicado al archivo de archivos, permitiendo enfocarse en la organización de datos, espera de procesamiento en la nube, recuperación de imágenes y respuestas, emparejamiento de preguntas con respuestas y preservación del estado original. La arquitectura permite que un agente local de IA pueda acceder a los bancos de preguntas mediante herramientas MCP de WeKnora.

CASOS DE USO
  • Procesar archivos PDF, Word, Excel y documentos en general para extraer preguntas y respuestas
  • Crear bancos de preguntas organizados por institución o materia
  • Generar material educativo estructurado con preguntas parente-hijo-origen
  • Integración con ChatGPT mediante MCP para consultas sobre el banco de preguntas
  • Procesamiento masivo de documentos académicos, exámenes y cuestionarios
PUNTOS DESTACADOS
  • Pipeline completo en Python que integra MinerU (análisis), MiMo (clasificación visual) y WeKnora (base de conocimiento)
  • Soporte para múltiples formatos: PDF, Word, Excel, imágenes y archivos comprimidos
  • Modelo local con Ollama para embeddings y OCR, sin necesidad de infraestructura externa
  • API MCP de WeKnora integrada en ChatGPT para consultas en tiempo real
  • Configuración mínima mediante un solo archivo de configuración JSON
  • Soporte para múltiples instancias concurrentes con persistencia de estado
PRECAUCIONES
  • El procesamiento local requiere recursos computacionales (CPU, RAM) significativos para archivos grandes
  • La integración con ChatGPT requiere acceso a un dominio Cloudflare y configuración adicional
  • No incluye base de datos externa ni modelos de embeddings externos por defecto
  • Depende de componentes externos como MinerU y WeKnora que deben instalarse manualmente
  • El OCR local puede fallar en ciertos tipos de documentos o imágenes
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Recomendado para Windows 11 con WSL2, Docker Desktop y Ollama. Se recomienda usar el paquete de release precompilado en lugar de compilar desde fuente. El pipeline debe ejecutarse como servicio de fondo. Para acceso a ChatGPT se requiere un dominio Cloudflare configurado y permisos de OAuth. Se sugiere iniciar con archivos pequeños para validar la configuración antes de procesar datos masivos.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Python
SERVICIOS
Redis
BASES DE DATOS
Redis
PUERTOS
180818088
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.