Análisis profundos sobre RAG, seguridad y construcción de infraestructura de IA que respeta tus datos.
Conectores, un wiki que se organiza solo, skills seguras, documentos que se tapan solos, techos bajo su control, y un asistente que lee la divergencia entre documentos: una página de recorrido con cada puerta enlazada a su guía.
Cuando sus documentos cuentan distinto lo mismo, el asistente los lee JUNTOS - y le dice, en la respuesta, dónde se contradicen las versiones. Una persona decide cuál es la versión honesta. Solicite una demostración.
El asistente lee los documentos y responde donde su gente ya trabaja; y los sistemas que ya corre pueden darle herramientas al asistente y alcanzar sus respuestas - sin código nuevo. Solicite una demostración.
Los techos de uso suelen llegar como informe tras la factura. Ahora llegan antes del gasto: por persona o para la instalación, revisados antes de cada respuesta. Solicite una demostración.
Códigos fiscales, números de cuenta, IBAN: los documentos que entran al workspace enmascaran esos detalles por sí mismos, número a número - el personal sigue trabajando y la máquina nunca cita los valores crudos. Solicite una demostración.
Escriba una vez la instrucción de la rutina; el personal la invoca en el chat con un comando tipo /translate. Nada se ejecuta y nada se conecta afuera: la manera segura de compartir cómo se trabaja aquí. Solicite una demostración.
El material que su equipo archiva construye sus propias páginas, mantiene los enlaces vivos y marca dónde los documentos se contradicen - dentro de las reglas que escribe su departamento de sistemas.
Sus clientes escriben en WhatsApp, Telegram, Discord y Slack: esos mismos canales responden ahora con lo que dicen sus documentos, cita incluida. Solicite una demostración.
El recorrido por área de los logros desde v0.22: conectores, raíles wiki, skills, DLP documental, cuotas hold-and-settle, MCP bidireccional, síntesis. Guía + post cada uno.
El pipeline de síntesis: los documentos de un archivo en páginas wiki combinadas - corridas con presupuesto, contradicciones juzgadas, escritura sólo aprobada. Census: F-SYNTH-1.
MCP bidireccional: los servidores externos del marketplaces se vuelven skills del agente mientras el servidor integrado expone el RAG del workspace a los IDE - repliegue, salud, pins. F-MCP-1.
La síntesis de los techos: tokens, almacenamiento, dinero real - el ledger sin segundo medidor, fail-open, y hold-and-settle: el gasto acotado ANTES de la llamada. Census: F-QUOTA-1.
El DLP documental: tres capas de detección, placeholders numerados por todo el documento, un re-embed total, originales en AES-256-GCM - dos puertas unmask explícitas. Census: F-DLP-1.
La compilación de un skill a una entrada de contexto resaltada: whitelist, pasada única, scoping ×3, DLP antes de compilar y el freemium max_skills (3 o ilimitado).
El modelo de tres capas del wiki engine: reglas por código, un schema prompt por archivo (consultivo), campos estructurados - y la cadena de precedencia en la práctica. Census: F-WIKI-1.
Cómo Simmetric Chat enruta los canales externos (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp) por un único adapter contract hacia la misma pipeline RAG fundada - con rate limit y sesiones diarias protegiendo el workspace.
SSO con SAML 2.0 y OIDC, aprovisionamiento SCIM, registro de auditoría inmutable, white-label, copias de seguridad cifradas y licencias air-gap para equipos regulados.
Guía práctica para embeber Simmetric Chat en tu sitio: loader en iframe sandboxeado, model pin resuelto del lado del servidor, lead capture y configuración de CORS.
Cómo Simmetric Chat autentica cada petición, hashea las claves API con HMAC-SHA256, firma webhooks y Web Push, y redacta datos personales con filtros DLP.
Simmetric Chat escala horizontalmente detrás de cualquier load balancer, sin sesiones sticky. Cómo el estado migra a Redis, Postgres y la cola de jobs pg-boss.
Cómo la similitud vectorial y la búsqueda full-text de PostgreSQL corren en paralelo y se fusionan mediante Reciprocal Rank Fusion en respuestas con citas y puntuaciones de relevancia.
Una arquitectura práctica para IA sin conectividad saliente: Ollama como LLM local, LanceDB para vectores, redacción DLP en cada prompt, todo en un contenedor offline.
Cómo el control de acceso basado en roles de Simmetric Chat usa 31 permisos y 13 secciones de menú para proteger workspaces, proyectos y pistas de auditoría.
El loader en dos pasos y el iframe sandboxeado detrás del widget de Simmetric Chat, con sesiones aisladas, rate limiting y acceso por capas a la base de conocimiento.
Cómo Simmetric Chat orquesta Ollama, OpenAI, Anthropic, OpenRouter y Gemini con 20 presets de provider, una paleta de modelos Cmd+K y comparación lado a lado.
Cómo Simmetric Chat lee PDFs escaneados con una pipeline OCR de modelo de visión del lado del servidor - renderizado de páginas, modelo de visión Ollama y paso de aprobación humana.
El mapa completo del despliegue de Simmetric Chat - un stack Compose de seis servicios, un contenedor all-in-one único para hosts air-gapped y la ruta Coolify en un clic.
Simmetric Chat habla MCP en ambas direcciones - un marketplace curado de servidores de herramientas externos, instalaciones en un clic y control por chat de lo que tu agente puede alcanzar.
