Esta es una propuesta para el desafío Redis AI Challenge Beyond the Cache. Presento MindMirror, una plataforma innovadora de análisis de salud mental que utiliza RedisAI para realizar evaluaciones psicológicas en tiempo real y ofrecer resultados accionables en menos de 200 ms.
Qué construí: MindMirror procesa entradas de usuarios para identificar arquetipos psicológicos dominantes entre 7 perfiles distintos, generar visualizaciones cerebrales 3D dinámicas, rastrear estados emocionales mediante vectores de estado de ánimo multidimensionales y analizar patrones temporales en los estados mentales. Redis se transforma de un simple caché a un motor de inferencia AI capaz de procesar lenguaje natural, almacenar vectores psicológicos y devolver conocimientos en tiempo real.
Demostración y código: https://youtu.be/YWSW3bBuIBU y https://github.com/LooneyRichie/Mind-Mirror
Cómo utilicé Redis 8: RedisAI actúa como motor de inferencia en tiempo real para convertir texto en vectores emocionales y ejecutar modelos de similitud de vectores. Las dimensiones de estado de ánimo se almacenan como tensores RedisAI con precisión flotante y se recuperan al momento para cálculos de coincidencia de arquetipos y visualización neural.
Almacenamiento de vectores psicológicos: cada usuario dispone de un tensor de estado de ánimo con múltiples dimensiones que representan parámetros emocionales. Recuperación y análisis en tiempo real permiten calcular puntuaciones de arquetipo y alimentar visualizaciones 3D y agentes IA que sugieren intervenciones.
Arquitectura multimodelo: uso de Redis Streams para seguimiento de sesiones en tiempo real, RedisJSON para almacenar insights estructurados, RedisTimeSeries para analizar evolución temporal y detectar anomalías, y RedisAI para coincidencia de vectores y despliegue futuro de modelos ONNX o TensorFlow.
Ejemplo de análisis temporal: se registra la coherencia emocional por usuario en una serie temporal; esto permite agregar por día, detectar picos atípicos y generar alertas para seguimiento clínico o recomendaciones personalizadas.
Coincidencia de arquetipos y búsqueda semántica: índices de texto permiten mapear entradas libres a patrones de palabras clave y puntuaciones asociadas. El motor de búsqueda identifica arquetipos relevantes a partir de combinaciones de palabras y umbrales de puntuación, facilitando la detección de múltiples perfiles en una misma sesión.
Arquitectura técnica resumida: interfaz de usuario en Streamlit o similar, procesamiento de vectores con RedisAI, motor de coincidencia de arquetipos con RedisSearch, persistencia de insights con RedisJSON, análisis temporal con RedisTimeSeries y capa de visualización 3D para mapeo neural.
Características clave impulsadas por Redis: vectorización de ánimo en tiempo real con 8 dimensiones, detección multiarquetipo basada en más de 1000 patrones de palabras, análisis temporal y detección de anomalías entre sesiones, y visualizaciones neuronales derivadas de vectores psicológicos. Rendimiento observable: tiempos de respuesta reducidos de aproximadamente 650 ms a 190 ms, aumento de concurrencia de sesiones y menor uso de memoria cuando se integra RedisAI adecuadamente.
Cómo empezar: clonar el repositorio https://github.com/looneyrichie/mindmirror y ejecutar el script de inicio para desplegar RedisAI y la interfaz. Roadmap: desplegar modelos ONNX vía RedisAI, implementar análisis cross session para detectar patrones longitudinales, añadir un motor de recomendaciones potenciado por Redis y construir un grafo de relaciones de arquetipos con RedisGraph.
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Autor y contacto: Richie Looney creador de MindMirror. Q2BSTUDIO colabora en proyectos de IA y seguridad y está abierta a nuevas oportunidades de trabajo y colaboración. Si desea más información sobre integraciones personalizadas, soluciones de inteligencia artificial o servicios cloud, póngase en contacto con nuestro equipo para diseñar una solución empresarial a medida.