Sistema RAG local con un motor de inteligencia artificial (IA) integrado para convertir papers, informes, tablas, figuras, audio y video en una base de conocimiento científica consultable. Trabaja en la máquina del usuario para proteger la privacidad de los datos, sin API de pago y sin enviar documentos a servicios externos.
EcoLab RAG permite cargar documentos, verificar el estado del índice, buscar por lenguaje natural y explorar conexiones temáticas dentro del corpus.
Vídeo grabado sobre una instalación local de EcoLab RAG. La demo muestra dashboard, formatos de carga, búsqueda semántica, ranking de resultados y detección de oportunidades en el grafo temático.
EcoLab RAG está pensado para grupos que ya producen contenido científico, pero necesitan encontrar evidencia, comparar resultados y reutilizar conocimiento sin depender de búsquedas manuales interminables.
Consulta el corpus en lenguaje natural y recupera fragmentos relevantes con ranking, similitud y metadata bibliográfica cuando está disponible.
El sistema extrae tablas, figuras e imágenes para que puedan localizarse y revisarse sin abrir cada documento manualmente.
Transcribe audio y video localmente, indexa el contenido y permite volver al minuto relevante del resultado encontrado.
Construye mapas conceptuales, comunidades de documentos y oportunidades de investigación a partir de conexiones dentro del corpus.
Incluye un motor de IA integrado que corre en local con PostgreSQL y modelos locales. El uso normal no requiere enviar documentos a servicios externos ni pagar APIs.
La entrega incluye instalación, documentación y formación para que el grupo pueda cargar, buscar, borrar y mantener su corpus.
No se entrega como una cuenta SaaS. EcoLab RAG se instala, se configura y se transfiere al grupo con un flujo de trabajo reproducible.
Revisamos tipo de corpus, formatos, equipo disponible, restricciones de confidencialidad y objetivo de uso.
Configuramos Docker, PostgreSQL/pgvector, modelos locales, launcher e interfaz web.
Cargamos un conjunto de prueba y validamos búsqueda, tablas, figuras y contenido multimedia.
Sesión práctica para cargar documentos, interpretar resultados, revisar logs y mantener el índice.
Periodo post-entrega para resolver incidencias de instalación, uso inicial y ajuste del flujo.
El precio final depende del entorno, número de equipos, corpus inicial, soporte requerido y nivel de personalización. Estos rangos sirven para filtrar expectativas antes de una demo.
Para un investigador, PI o laboratorio pequeño que quiere una instalación local funcional.
Para grupos con varios usuarios, corpus real y necesidad de transferencia al equipo.
Para centros, unidades o laboratorios que necesitan despliegue y soporte personalizado.
No hay cuota mensual obligatoria para usar el sistema. El soporte extendido, nuevas personalizaciones o despliegues adicionales se presupuestan aparte.
EcoLab RAG es un producto local. Eso mejora privacidad y control, pero requiere una máquina adecuada y un proceso de instalación inicial.
Funciona en macOS y Windows con Docker Desktop. El rendimiento dependerá de CPU, memoria y tamaño del corpus.
Una vez descargados y configurados los modelos locales, el uso diario puede operar sin conexión para documentos locales.
Audio y video se procesan localmente. Un video largo puede tardar varios minutos y conviene cargar archivos pesados de uno en uno.
En una demo revisamos el tipo de documentos, el tamaño del corpus, los requisitos de instalación y si encaja mejor como licencia Lab, Research Group o Institutional.