Azura: asistente personal local primero (se busca retroalimentación)

Azura: asistente personal local primero

Presentación

Azura es un asistente personal local primero para Windows macOS y Linux diseñado para trabajar con tus datos altamente personales sin subirlos permanentemente a la nube. La idea clave es ejecutar modelos 7B en el equipo del usuario por defecto y ofrecer una inferencia en la nube con modelos 70B o mayores solo cuando realmente aporten valor. El resultado buscado es privacidad por diseño transparencia sobre lo que abandona el dispositivo y una experiencia diaria útil como segundo cerebro.

Problema que resolvemos

La mayoría de herramientas AI actuales envían prompts y archivos a servidores remotos centralizan embeddings y registros y dependen de grandes datacenters para cada consulta. Esto es problemático para datos sensibles documentos legales información interna o notas personales y dificulta construir una memoria personal a largo plazo sin confiar al 100 en infraestructura ajena. Además es ineficiente desde el punto de vista energético si cada pequeña tarea golpea una GPU en la nube cuando un modelo local más pequeño sería suficiente.

Concepto central

Azura ofrece dos rutas de ejecución

Ruta local por defecto: aplicación de escritorio para Windows macOS Linux con backend local en Rust usando llama.cpp y una base de vectores ligera. Ejecuta modelos 7B en tu máquina. Ideal para chat diario toma de notas búsqueda en documentos y consultas de segundo cerebro que no requieren máxima potencia.

Ruta de inferencia en la nube opcional: cuando la consulta es demasiado compleja para el 7B local Azura construye un contexto mínimo con fragmentos de documentos metadatos y otras pistas y envía solo ese contexto temporal junto con la consulta a un modelo 70B o mayor. Los archivos y el contexto se usan temporalmente en memoria o almacenamiento efímero lo justo para la inferencia y luego se descartan sin crear una memoria en la nube.

Motor de contexto

Más allá de llamar a un LLM puro se propone un motor de contexto estructurado que ingiere PDFs notas imágenes y otros archivos almacena embeddings y metadatos como marcas temporales etiquetas entidades y ubicaciones y construye un grafo de relaciones ligero entre personas proyectos eventos y temas. Esto permite preguntas del tipo Que hice en el proyecto A en marzo o Muéstrame todo lo relacionado con Company A y pricing o incluso Qué me puse en la gala de Tokio a partir de imágenes procesadas. La RAG tradicional forma parte del enfoque pero el objetivo es una base de conocimiento personal continua que el modelo pueda consultar localmente.

Sostenibilidad y coste

Azura trata de reducir el impacto de computar en la nube dejando que el dispositivo del usuario procese la mayoría de consultas con modelos 7B y reservando los modelos grandes para tareas que realmente lo requieren. Esto distribuye la carga reduce llamadas innecesarias a GPU en datacenters y hace el uso de IA más sostenible y costeable para el usuario final.

Seguridad privacidad y transparencia

El diseño asume privacidad por defecto: datos personales y la base de conocimiento a largo plazo viven en el dispositivo. Para la inferencia en la nube el sistema transmite solo contexto mínimo en memoria y respeta políticas de no logging y borrado inmediato. Para ganar confianza se pueden publicar auditorías del flujo de datos especificaciones técnicas y reportes de telemetría limitada que detalle solo volumen de uso sin contenido sensible. El manejo de archivos temporales pasa por almacenamiento efímero cifrado y eliminación segura tras la respuesta.

Arquitectura y decisiones técnicas

La combinación local primero y fallback a nube directo es un patrón viable si se cumplen controles estrictos de privacidad y el motor de contexto es eficiente en tamaño y selección de fragmentos. Técnicamente hay retos en optimización de inferencia en CPUs y GPUs de consumidores gestión de memoria para modelos 7B y elección de umbrales para delegar a la nube. Un buen sistema de cache y un pipeline de chunking y reranking son críticos.

¿Por qué Q2BSTUDIO

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Servicios relacionados

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Preguntas abiertas y petición de feedback

Me gustaría recibir retroalimentación técnica y de producto sobre varios puntos Arquitectura es el patrón local primero más cloud directo sensato Si conoces patrones alternativos para mezclar modelos on device y cloud qué garantías pedirías para confiar en el contexto efímero en la nube Documentación auditorías o telemetría mínima que te harían sentir seguro Consideraciones concretas sobre manejo de archivos temporales en entornos de escritorio Optimización y costes ¿importa descargar cómputo al dispositivo final o preferirías cloud casi siempre Experiencias malas optimizando 7B vs 70B que deba evitar ¿Usarías personalmente una herramienta así y que falta para que sustituya combinaciones tipo Ollama cuadernos y SaaS aleatorio

Próximos pasos

Actualmente estamos probando modelos 7B en hardware de consumo y diseñando la primera versión del motor de contexto y su esquema. Si esto resuena agradeceremos críticas de arquitectura comentarios concretos Ideas para características imprescindibles para uso diario y cualquier interés en colaborar o probar versiones tempranas. En Q2BSTUDIO podemos acompañar el proyecto desde la idea hasta la implementación segura y escalable integrando soluciones de automatización inteligencia de negocio y ciberseguridad según necesidad.

Contacto y cierre

Si quieres profundizar en algún aspecto técnico o explorar cómo integrar un asistente personal local primero en tu empresa contacta con nuestro equipo y conoce nuestras capacidades en desarrollo de software a medida inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud.