Fase 05 — IA local-first

Esta fase convierte mecanismos en capacidades de producto. Local-first significa que los caminos de aplicación, modelo, datos, almacenamiento, actualización y fallback siguen siendo comprensibles cuando cambia la conectividad o los recursos del dispositivo; no significa “poner un chatbot en una pestaña”.

Ramas

• IA local-first, offline y multimodal — Service Workers, almacenamiento de modelos, descargas reanudables, ciclo de vida offline, pipelines de imagen/audio, presión de memoria, privacidad, actualizaciones y rollback.
• LLMs, embeddings y RAG en el browser — documentos locales, chunking, embeddings, búsqueda vectorial persistente, evidencia, presupuestos de contexto y generación opcional con modelos pequeños.

Hitos del Workbench

v5 — Multimodal local-first: entregá inferencia de imágenes con capacidad offline y speech-to-text con un modelo pequeño, instalación de modelos verificada, progreso visible, cancelación y fallbacks conscientes del dispositivo.

v6 — Búsqueda semántica local: importá documentos, creá chunks deterministas y embeddings locales, persistí vectores en IndexedDB y devolvé evidencia rankeada. El primer producto requerido es solo retrieval; la generación local es opcional y posterior.

Qué establece esta fase

• Un ciclo de vida de modelos de instalación/actualización/verificación/activación/rollback.
• Comportamientos explícitos de almacenamiento, cuota, eviction, privacidad y estado offline.
• Pipelines multimodales que preservan contratos de preprocesamiento y golden outputs.
• Calidad de retrieval medida de forma independiente de cualquier generador.
• Rechazo o fallback basado en capacidades para dispositivos que no pueden ejecutar un modelo opcional.

Criterios de salida

• La capacidad instalada sobrevive una recarga completamente offline después de adquirir el modelo.
• Se prueban descargas interrumpidas, shards corruptos, fallas de cuota, actualizaciones y rollback.
• La búsqueda semántica reproduce evidencia rankeada desde un corpus versionado y un conjunto de queries golden.
• La generación opcional puede quitarse sin romper retrieval e informa sus propios costos de recursos.

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