ConscienceAI / Consciousness Engine

Idioma: ES | EN

Proyecto experimental de IA modular con orquestación armónica, entrenamiento federado vía LoRA y conectividad opcional por Tor (.onion). Este README resume operación básica, chat con RAG y observabilidad. Para documentación extensa, consulta consciousness_engine/README.md y README_RAG.md (si está presente en tu copia).

Operación básica

• Servidor federado local: pwsh -File .\\run_federated_server.ps1 -Token "TU_TOKEN"
• Ciclo federado del nodo: pwsh -File .\\run_federated_cycle.ps1
• Contribución LoRA QA: pwsh -File .\\scripts\\compute_contribution.ps1
• Chat end-to-end: pwsh -File .\\run_chat_full.ps1
• Web chat UI: pwsh -File .\\run_web_chat.ps1 → abre http://127.0.0.1:5180/
• Test .onion: pwsh -File .\\scripts\\test_onion_connectivity.ps1 -Url "http://<tu_onion>.onion/health"

Chat con RAG (interactivo)

El chat integra recuperación de conocimiento (RAG) sobre un corpus local y memoria persistente.

• Lanzar chat completo: pwsh -File .\\run_chat_full.ps1
• Selección de modelo (automática):
  1. finetune_es_pdf_lm_full (si existe)
  2. finetune_es_pdf_lm
  3. fallback a distilgpt2
• Corpus RAG por defecto: datasets/rss_research.jsonl.
• Memoria: se persiste en ai_chat_es_pdf_full/memory.json y se precarga en el inicio del chat.
• Parámetros de generación: configurables (context tokens, noise, top-k RAG, max chars, etc.).

Ejemplos de prompts:

• "Resume hallazgos recientes sobre X del corpus y relaciona con Y"
• "Extrae 3 citas clave del corpus y construye una síntesis"
• "Propón un plan de investigación con referencias del corpus"

Salidas útiles:

• Gráficos de métricas: ai_runs/plots/metrics_grid.png + PNGs individuales.
• Reporte de modelo/red: ai_runs/model_network_report.json.

Auto-mejora y observabilidad

• Contribución automática (entrenamiento federado incremental con LoRA). Script: scripts/compute_contribution.ps1.
• Métricas: metrics.csv y gráficos automáticos con plot_metrics.py en ai_runs/plots/.
• Reporte de entorno y red: run_model_network_report.ps1 → ai_runs/model_network_report.json.
• Recursos locales del nodo: ai_runs/node_resources.json.
• Próximos añadidos: conteo de parámetros del modelo, test de latencia .onion y ancho de banda.

Optimización diaria del chat y auto‑reprogramación segura (tareas programadas)

Para lograr mejora constante y desatendida:

• Registrar optimización diaria de parámetros del chat:

  pwsh -File .\scripts\schedule_auto_optimize.ps1 -StartTime "08:45" -Workspace "." -ServerUrl "http://127.0.0.1:5180"

  Ejecuta run_auto_optimize_scheduled.ps1 → llama scripts/auto_optimize.py --server_url <URL> y guarda resultados en ai_runs/webchat_settings.json (con logs en ai_runs/).
• Registrar auto‑reprogramación segura en modo dry‑run:

  pwsh -File .\scripts\schedule_auto_reprogram.ps1 -StartTime "09:00" -Workspace "." -ServerUrl "http://127.0.0.1:5180" -DryRun $true

  Ejecuta run_auto_reprogram_scheduled.ps1 → llama scripts/auto_reprogram.py --dry_run --server_url <URL> y genera reportes sin aplicar cambios de código.

Verifica tareas:

schtasks /query /fo LIST /v | findstr /c:"ConsciousnessEngineAutoOptimize" /c:"ConsciousnessEngineAutoReprogram"

Documentación relacionada

• CHANGELOG.md: historial de cambios.
• consciousness_engine/README.md: visión, arquitectura y operación extendida.
• README_RAG.md: guía de RAG (si está presente).
• docs/flujo_auto_mejora.md: flujo de auto‑mejora del nodo y de la red (ingesta, RAG, LoRA federado, agregación, observabilidad).
• docs/auto_improvement_flow_en.md: auto‑improvement flow (English version).
• README_EN.md: English overview of the project.

Requisitos

• Windows con PowerShell 7+
• Python 3.10+
• Git

Licencia

MIT (ver LICENSE)

Comunidad

• Incidencias: https://github.com/KaseMaster/ConscienceAI/issues
• Discusiones: https://github.com/KaseMaster/ConscienceAI/discussions
• Publicaciones (releases): https://github.com/KaseMaster/ConscienceAI/releases

Contribuir

¿Quieres colaborar? Lee primero las pautas de contribución:

• CONTRIBUTING.md: Guía de contribución (flujo de trabajo, estilo, PRs)

Seguridad

Para reportes responsables de vulnerabilidades, consulta:

• SECURITY.md: Política de seguridad y reporte de vulnerabilidades

Vista de la UI

Capturas recientes de la interfaz web (streaming):

Nuevas funciones del chat web

• Subida e ingesta de documentos (RAG): .txt, .md, .csv, .pdf, .docx, .html, .json.
• Listado y borrado de documentos cargados.
• Gestión de feeds RSS: añadir, listar e ingestar.
• Búsqueda web con ingesta opcional del contenido en el corpus.
• Auto indexación de RSS en segundo plano (hilo de ingesta periódica).

Requisitos opcionales

• PDF: pypdf
• DOCX: python-docx
• RSS: feedparser
• Búsqueda web mejorada: duckduckgo_search
• Extracción HTML más precisa: beautifulsoup4

Ejecución rápida

• PowerShell: run_web_chat.ps1
• Python (desde scripts/):

  python -m uvicorn web_chat_server:app --host 127.0.0.1 --port 5180 --reload

Acciones en uso

A continuación, algunas capturas rápidas demostrando las nuevas funciones del chat web en acción:

Limpieza de documentos subidos

RSS añadido

Listado de RSS

Ingesta de RSS

Ingesta por búsqueda web

Auto-index activado

Chat con búsqueda web activa