Project · ynara
Ynara
- Rol
- Tesis Da Vinci 2026 · contribuidor principal
- Cliente
- Escuela Da Vinci · Buenos Aires, AR
- Año
- 2026
- Estado
- En desarrollo
- Tecnologías
- FastAPIBackend. Desde 2026. Core de inferencia y procesamiento de IA/NLP con tipado Pydantic y latencia mínima. También en Eros Career OS.
- Next.jsFrameworks. Desde 2026. Framework full-stack de React con optimización de assets, routing por sistema de archivos y SSR. También en Ynara Web.
- PostgreSQLDatos. Desde 2026. Persistencia relacional ACID, esquemas declarativos e índices vectoriales con pgvector. También en Eros Career OS.
- PythonLenguajes. Desde 2026. Lenguaje predilecto para ingeniería de datos, embeddings vectoriales y orquestación de LLMs. También en Eros Career OS.
- ReactFrameworks. Desde 2026. Ecosistema masivo, React Server Components y rendering híbrido adoptado en la tesis Ynara. También en Barberpole y Ynara Web.
- TypeScriptLenguajes. Desde 2023 · 3 años. Estándar obligatorio en cliente y servidor: si no está tipado en compilación, no llega a producción. También en Ynara Web y Eros Career OS.
Tesis en equipo, preaprobada. Asistente personal de IA adaptativo y on-prem, con memoria cifrada semántica, episódica y procedural sobre Postgres y pgvector.
Encargo
Un asistente que corre en tu máquina, habla como vos y se acuerda. Dual LLM (Gemma y Qwen vía Ollama), memoria propia cifrada en tres capas, monorepo FastAPI, Next.js y Expo.
Proceso
Hipótesis
Los asistentes en la nube sacrifican privacidad y contexto local. La hipótesis: un modelo on-prem con memoria vectorial puede ser más rápido, privado y natural.
Arquitectura
Monorepo con FastAPI para orquestación de embeddings y llamadas a Ollama; PostgreSQL 17 con pgvector para búsqueda por similitud coseno; Next.js 14 en frontend web y Expo para móvil.
Resultado
Respuestas contextualizadas con menos de 50ms de latencia de consulta interna y almacenamiento local 100% cifrado.
Resultado
Tesis preaprobada con felicitaciones en Da Vinci. 382 commits liderando la arquitectura backend, base de datos vectorial y motor de inferencia local.
Métricas
- 382CommitsCommits. Cambios registrados en el repositorio durante el desarrollo.
- Gemma 2B · Qwen 2.5Modelos localesModelos locales. Modelos de lenguaje que corren en la máquina, sin servicios externos.
- 48 msLatenciaLatencia. Tiempo medio de respuesta de una consulta.
- 3Capas de cifradoCapas de cifrado. Capas de cifrado que protegen los datos guardados.
- 1.536DimensionesDimensiones. Dimensiones de cada vector de la memoria semántica.