Una herramienta de código abierto basada en RAG para chatear con tus documentos.
Chatea con tus documentos utilizando LLMs locales o basados en API con citas avanzadas.
Kotaemon ofrece una interfaz web limpia y personalizable para la pregunta-respuesta de documentos basada en la generación aumentada por recuperación (RAG). Se adapta a desarrolladores que construyen flujos personalizados y a usuarios finales que necesitan una aplicación lista para usar de chat con documentos.
La aplicación ofrece una interfaz web basada en Gradio que admite inicios de sesión multiusuario, organización de archivos en colecciones públicas o privadas, y recuperadores híbridos que combinan búsqueda de texto completo y vectorial con reordenación (re-ranking). Soporta análisis multimodal para gráficos y tablas, citas detalladas con un visor de PDF integrado en el navegador, descomposición de preguntas y métodos avanzados de razonamiento de agentes como ReAct y ReWOO.
Se adapta a desarrolladores que buscan un framework RAG modular y a usuarios finales que desean una interfaz para consultar documentos internos. No es adecuado para usuarios que buscan un SaaS en la nube sin configuración ni gestión de infraestructura local o claves de API.
Combina búsqueda de texto completo y vectorial con reordenación para maximizar la calidad de recuperación.
Proporciona citas detalladas y resaltados directamente dentro de un visor de PDF en el navegador.
Realiza preguntas y respuestas en documentos que contienen gráficos y tablas.
Soporta la descomposición de preguntas y razonamiento basado en agentes utilizando ReAct y ReWOO.
Gratis bajo la licencia Apache-2.0. El único coste es ejecutarlo tú mismo en tu propio hardware o pagar a los proveedores de API de LLM si decides no ejecutar modelos locales.
876 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$170 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.
Procesa documentos PDF, HTML, MHTML y XLSX de forma nativa, con soporte para formatos adicionales mediante la instalación de Unstructured.
Sí, puedes usar LLMs locales a través de Ollama o llama-cpp-python, o usar la imagen de Docker empaquetada con Ollama.
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