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✦ Gratis y open sourceAtención al Cliente

simba

Un asistente de atención al cliente de código abierto con evaluación de RAG integrada y un widget de chat de npm.

Soporte al cliente de IA de código abierto con evaluaciones

Construye, personaliza y evalúa tu propio asistente de atención al cliente listo para producción.

Gratis para siempre · open source · Apache-2.0
✓ Needs IT✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
6.6
ZEKAI
Agente de soporte RAG de código abierto con evaluaciones
Gratis y open source · Atención al Cliente
Facilidad de configuración5
Utilidad8
Mantenimiento7
Comunidad6.5
★ 1,547
GITHUB
Jun 2026
ACTUALIZADO
Apache-2.0
LICENCIA
🛠 ¿No quieres alojarlo tú mismo? Podemos configurarlo →
⚡ Respuesta rápida

Simba es un asistente de atención al cliente de código abierto diseñado para equipos que necesitan un control total sobre su pipeline de RAG y métricas de evaluación. Se adapta a desarrolladores y equipos de soporte que quieren evitar proveedores de IA de caja negra y medir la precisión de recuperación directamente.

Funciona en
Web
Alojamiento
Self-host
Idiomas
TypeScript
Licencia
Apache-2.0

Qué es

Combina un backend de FastAPI, ingesta de almacén de vectores mediante Celery y un panel moderno con un widget de chat de npm de inserción rápida. El marco de evaluación integrado rastrea la precisión de recuperación, la fidelidad de la generación y la latencia.

Para quién

Se adapta a equipos de ingeniería que construyen agentes de soporte de IA personalizados y quieren intercambiar modelos de incrustación y almacenes de vectores libremente. No se adapta a equipos que buscan un producto SaaS alojado sin configuración y sin gestión técnica.

Funciones clave

Evaluación integrada

Rastrea la precisión de recuperación, la calidad de generación y la latencia desde el primer momento.

Widget de npm de inserción rápida

Añade un widget de chat de atención al cliente a tu sitio web con una sola instalación de npm.

Pipeline de RAG modular

Intercambia modelos de incrustación, LLMs, almacenes de vectores, estrategias de fragmentación y reordenadores.

Panel moderno

Gestiona documentos, supervisa conversaciones y analiza el rendimiento desde una interfaz limpia.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Clona el repositorio y crea un archivo .env con tu clave de API de OpenAI.
2
Ejecuta el stack usando Docker con las opciones DEVICE=cpu o DEVICE=cuda.
3
Instala el widget de chat de npm en tu sitio web para conectar tu base de conocimiento.
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Incluye métricas de evaluación integradas para la calidad de recuperación y generación
  • Fácil integración mediante el paquete de npm simba-chat-widget
  • La arquitectura modular te permite intercambiar almacenes de vectores, LLMs y modelos de incrustación
  • Admite un despliegue rápido a través de Docker para CPU o GPU NVIDIA

Sus límites

  • Requiere gestionar infraestructura autohospedada, incluyendo Redis y un almacén de vectores
  • Necesita claves de API y llamadas pagadas continuas a proveedores de LLM como OpenAI
  • La configuración requiere familiaridad con Docker, variables de entorno y servicios de backend
Costo

Precios y licencia

Simba es gratuito y de código abierto bajo su licencia. El único coste es ejecutarlo tú mismo y pagar a los proveedores subyacentes de LLM y API de incrustación.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

880 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$175 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.

Ver todos los puestos abiertos →
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Alternativas

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Preguntas

FAQ

¿Qué LLMs y almacenes de vectores admite Simba?

Simba admite OpenAI, Anthropic y modelos locales para LLMs, y Qdrant, FAISS o Chroma para almacenes de vectores.

¿Cómo añado el widget de chat a mi sitio web?

Puedes instalar el paquete simba-chat-widget a través de npm e insertar el componente de React directamente en tu aplicación.

¿Evalúa Simba el rendimiento de recuperación?

Sí, incluye métricas de evaluación integradas que cubren la precisión de recuperación, la recuperación, las puntuaciones de relevancia y la fidelidad de generación.

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