v1.2.1 — Manual completo + correções de voz, saída e mistura de idiomas

Atualização principalmente de polimento e documentação sobre a v1.2.0. Todos os bugs reportados em uso real foram resolvidos. Sem mudanças nos pesos do modelo — continue usando o mesmo .gguf da v1.1.

Há também algumas features pequenas (modo pensador, hint animado, manual completo) que tecnicamente justificariam um MINOR bump (v1.3.0); mantivemos como v1.2.1 por opção de packaging.

📖 Documentação (nova)

• Manual completo bilíngue (pt-BR + EN) — 17 seções por idioma cobrindo instalação, todas as funções (memória, upload, RAG, voz, multilíngue, modo pensador, OCR), configurações avançadas, troubleshooting completo, privacidade e licenças. Com 4 prints reais e PDF de exemplo para testar o upload.
• README ganhou seção "📖 Documentação" linkando todos os docs do projeto.
• Model card no HuggingFace atualizado para refletir a plataforma v1.2 e linkar o manual.

✨ Pequenas features

• 💭 Modo pensador (toggle em Configurações) — mostra o raciocínio do Qwen3 num bloco colapsável "💭 Pensamento". Desligado por padrão (deixa as respostas mais lentas na CPU).
• 🌀 Hint animado de "pensando" — em vez de "Assistente" com bolha vazia, frases rotativas como "Arandu está filosofando…", "Ouvindo o conselho dos antigos…", "Pensando offline, na CPU mesmo…". Visualmente discreto (cor muted, itálico).
• 🌐 Multilíngue ampliado — captura de memória ("meu nome é…", "lembre-se que…") agora reconhece em pt/en/es/fr/de.
• 🎓 Script regenerar_nano_1.2.ps1 para gerar uma "Arandu Nano 1.2" com corpus de calibração 3× maior (juntando treino/imatrix/calibracao_pt.txt + rag/docs/*.txt).

🐛 Correções

Voz (TTS — Piper)

• Voz lia letras isoladas como caos (D. virava "QUÊ"): agora pronuncia o nome da letra em pt-BR (D. → "dê,", B. → "bê," etc.).
• Voz mais rápida: ttsFeed agora agrupa sentenças curtas em lotes de ~80 chars antes de enviar ao Piper. Resposta de 3 sentenças que gerava 3 spawns (~900ms de overhead) agora gera 1 spawn (~300ms). ~3× menos overhead.
• Sílabas perdidas em palavras como "direito" → "direto": o [D001] da memória vazava no texto cru e deformava palavras vizinhas. Agora a limpeza acontece também no caminho da voz.
• Quebra de buffer segura: se uma frase muito longa não tem pontuação final, agora a quebra sempre cai em espaço entre palavras (nunca dentro de palavra).

Saída do modelo

• [D001], [M001] na resposta: códigos internos da memória apareciam para o usuário. Agora removidos automaticamente (e o prompt foi reforçado para o modelo nem gerar).
• Maiúsculas no meio da palavra (edITAL, vencIDO): saída crua do Qwen3-1.7B agora normalizada. Conservador o suficiente para não afetar siglas legítimas (iPhone, macOS, HTML5, RAG, CPU).
• Code-switching — palavras em outros idiomas vazavam no português: habilitación, después, any, however, après etc. Adicionado dicionário curto de correções (~20 palavras dos casos confirmados), preservando caixa. Não afeta palavras pt-BR legítimas como "mais" (que num bug anterior estava sendo trocado por "mas" — corrigido aqui).
• Caracteres com macron (recuperaçāo com ā): o modelo às vezes cospe macron no lugar do til pt-BR. Normalizado (ā→ã, ē→ê, ō→õ, etc.).

Memória

• CORS preflight no ajudante 8099: POST JSON de file:// falhava com "Failed to fetch". Agora o OPTIONS responde corretamente.
• Memória injetada mas modelo dizia "não sei": o bloco === DETALHES === ia no system sem instrução de uso, e a regra "não invente" do prompt default prevalecia. Agora o cabeçalho diz claramente "use estes trechos como fonte".
• Seleção de trecho ruim em pergunta genérica: num documento grande onde a palavra-chave aparece em todo parágrafo, todos os blocos empatavam e a escolha virava loteria. Agora detecta pergunta genérica (>70% dos blocos casam) e pega a introdução do documento (parte que costuma explicar o tema).

📦 Como atualizar

Substitua os arquivos do pendrive pelos desta versão e reabra com Iniciar_Arandu.vbs. Seus dados (memoria/) e modelos (*.gguf) não são tocados — ambos estão fora do Git por padrão.

🔗 Links úteis

• 📘 Manual completo (pt-BR + EN)
• 🚀 GUIA_DO_TESTADOR.md — quick-start de 3 minutos
• 🤗 Modelo no Hugging Face
• 🛠️ Diff completo desde a v1.2.0

v1.2.0 — Memória, Documentos e Multilíngue

✨ Destaques desta versão

• 🧠 Memória que aprende, no próprio USB — perfil + índice de itens + detalhes sob demanda. Cabe nos 2048 tokens.
• 📎 Upload de documentos — PDF (com texto), imagens (com OCR), .txt/.md/.csv/.json/.log.
• 🔤 OCR offline — Tesseract portátil para imagens e PDF escaneado.
• 🌐 Multilíngue — auto/pt/en/es/fr/de, com captura de memória e voz por idioma.
• 🏢 Windows corporativo — fallback automático para llama-server.exe quando o AppLocker bloqueia o llamafile.exe.

🧠 Memória que aprende (memoria/ no USB)

Padrão índice + expansão sob demanda — só o essencial vai sempre no contexto; o detalhe é hidratado quando a pergunta combina e descartado depois. Sem depender do RAG.

• perfil.md — o que o Arandu sempre lembra de você
• indice.json — mapa dos itens (id, título, palavras-chave)
• itens/<id>.md — detalhe completo de cada item

Aprende automaticamente: "meu nome é...", "lembre-se que...", "anote que...". Painel Memória na barra lateral e ícone no topo.

Backend: rotas novas no ajudante (8099) — GET /memoria, GET /memoria/item?id=, POST /memoria/perfil, POST /memoria/item, POST /memoria/remover. UTF-8 sem BOM, IDs validados, preflight CORS.

📎 Upload de documentos

Arraste no painel Memória. Cada documento vira um item no USB; na pergunta, o Arandu consulta só o trecho relevante (não despeja o documento todo).

• PDF digital: pdf.js empacotado em vendor/pdfjs/ (~1,5 MB), carregado sob demanda — não pesa no boot. Worker como global para funcionar em file://.
• Imagens e PDF escaneado: rota /ocr no ajudante, roda o Tesseract portátil. Padrão Piper: você baixa à parte e coloca em ferramentas/tesseract/.
• Seleção inteligente de trecho: pergunta específica → similaridade; pergunta genérica em doc grande → introdução do documento (a parte que costuma explicar o tema).

Decisão honesta: descartei o baidu/Unlimited-OCR (3B, 6,78 GB, exige GPU/CUDA) — bate de frente com as premissas de RAM/velocidade/portabilidade.

🌐 Multilíngue (auto / pt / en / es / fr / de)

O Qwen3-1.7B já é multilíngue — zero RAM extra. Custa ~25 tokens no prompt para "trancar" o idioma; default auto preserva o comportamento.

• Seletor em Configurações → Idioma das respostas
• Identidade do Arandu neutralizada (sem fixar pt-BR)
• Captura automática estendida: my name is / me llamo / je m'appelle / ich heisse, remember / recuerda / souviens-toi / merke dir
• Voz: prefere voz do sistema pelo BCP-47 do idioma escolhido (Web Speech), com fallback pt-BR

🏢 Windows corporativo (AppLocker)

Quando o AppLocker bloqueia o llamafile.exe (formato APE), o IA_Portatil.vbs agora detecta uma pasta llama/ com o llama-server.exe (build comum do llama.cpp) e usa automaticamente. README documenta o passo.

🐛 Bugs corrigidos

• CORS preflight no ajudante: POST application/json de file:// falhava com "Failed to fetch" — agora o OPTIONS responde Access-Control-Allow-Headers: Content-Type.
• Memória injetada sem instrução de uso: o modelo via o trecho da memória mas, pelas regras severas "não invente", respondia "não tenho conhecimento". Agora o bloco diz claramente "use estes trechos como fonte".
• Seleção de trecho aleatória em pergunta genérica: num doc grande onde a palavra-chave aparece em todo parágrafo, todos os blocos empatavam e a escolha virava loteria. Agora detecta pergunta genérica (>70% dos blocos casam) e pega a introdução.

📦 Como atualizar

Substitua os arquivos do pendrive pelos desta versão e reabra com Iniciar_Arandu.vbs. Seus dados (memoria/) e modelos (*.gguf) não são tocados — ambos estão fora do git por padrão.

Para usar OCR, baixe o Tesseract portátil (UB Mannheim) e coloque em ferramentas/tesseract/ (com tessdata/por.traineddata e eng.traineddata).

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Modelo (.gguf): este release é da plataforma. Os pesos (Arandu Nano 1.0 e Arandu Nano 1.1) não mudaram — continue baixando do Hugging Face como descrito no README.

Arandu Nano 1.1

Arandu é um assistente de IA que roda 100% no seu computador — sem internet, sem instalar nada, em português do Brasil. Tudo acontece dentro da pasta; nada do que você digitar sai da sua máquina.

Esta é uma versão de teste (pre-release). Seu feedback é muito bem-vindo!

Como usar (Windows)

1. Baixe o Arandu-Nano-1.1.zip abaixo.
2. Extraia para uma pasta qualquer (Área de Trabalho, pendrive…).
3. Dê dois cliques em IA_Portatil.vbs.
4. Aguarde alguns segundos — o navegador abre sozinho com o chat. 🎉

1ª vez: o Windows pode mostrar um aviso de segurança (SmartScreen). Clique em "Mais informações" → "Executar assim mesmo". É normal: o motor é de código aberto e funciona offline. O passo a passo completo está no GUIA_DO_TESTADOR.md dentro do pacote.

Para encerrar: dois cliques em Desligar_IA.bat. (Mesmo sem desligar, após 3 min ocioso ele entra em descanso e libera a memória sozinho.)

O que tem dentro

• Modelo: Arandu Nano 1.1 (Qwen3-1.7B, quantizado Q4_K_M com calibração em português) — também disponível avulso no 🤗 Hugging Face
• Requisitos: Windows 10/11, ~2 GB de RAM livre, ~1,5 GB de disco. Roda na CPU (não precisa de placa de vídeo).
• Linux/macOS: use ./iniciar.sh (veja o guia).

Como dar feedback

Conte o que achou: qualidade das respostas, velocidade, se travou em algo, ou se alguma resposta veio errada. Tudo ajuda a melhorar o Arandu.

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Software livre (Apache-2.0). 100% local e offline.