Presentamos ContextLy.AI, una solución No RAG, No Lag que redefine la interacción con contenidos digitales combinando razonamiento multimodal y respuesta en tiempo real.
ContextLy.AI permite a los usuarios subir PDFs, archivos de audio y URLs y comenzar conversaciones inteligentes sin necesidad de gestionar bases de vectores, embeddings ni complejas infraestructuras de búsqueda. Gracias a las capacidades multimodales de Gemini Flash y su Live API con Tool calling SDK, junto con la integración del Model Context Protocol MCP, la plataforma procesa texto, imágenes, audio y vídeo de forma nativa y orquesta llamadas a herramientas y APIs para ofrecer respuestas precisas y acciones dinámicas.
Funcionalidades principales: carga instantánea y biblioteca en sesión, chat multimodal inmediato, análisis cross modal entre documentos y audio, navegación dinámica dentro de los contenidos mediante llamadas a herramientas, y opciones de guardar conversaciones o empezar chats nuevos. Ejemplos de uso incluyen comparar conclusiones de un PDF con fragmentos de audio o localizar consejos concretos en una grabación y relacionarlos con un currículum.
Privacidad y diseño en la nube: la aplicación está optimizada para Cloud Run con diseño de contenedores stateless y concurrency igual a 1 para garantizar que ninguna sesión comparta memoria con otra. Todo el contenido subido se mantiene en memoria efímera durante la sesión y se borra al cerrar o recargar la página. La clave de API de Gemini solo vive en la memoria del navegador y nunca se escribe en logs ni en discos persistentes.
Cómo usar ContextLy.AI: abrir la app, introducir la clave de Gemini para validar el acceso, subir archivos PDF, audio o enlazar URLs, y cambiar a la pestaña de chat para interactuar con los contenidos de forma inmediata. La aplicación avisa ante posibles pérdidas de datos por recarga y está optimizada para uso en escritorio.
Ventajas frente a sistemas tradicionales RAG: eliminación de la latencia asociada a pipelines de embeddings, supresión de la complejidad de administrar bases de vectores, y un flujo de trabajo donde la IA mantiene contexto multimodal y puede ejecutar procesos en tiempo real gracias a MCP y tool calling.
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Próximos pasos: construiremos una versión local y persistente de ContextLy.AI que permita bibliotecas guardadas, soporte para archivos más grandes, historial de conversaciones y comparaciones avanzadas entre contenidos. Esta versión complementará la experiencia instantánea y efímera desplegada en la nube con una alternativa segura y persistente para entornos corporativos.
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