Un procesamiento de extremo a extremo, sin compromisos.

Procesamiento por lotes o archivo único. PDF, Excel, PPTX, HTML, Markdown con extracción automática de metadatos.

Detección y enmascaramiento automáticos de datos confidenciales — nombres, teléfonos, cuentas bancarias, emails — antes de cualquier procesamiento IA.

Fragmentación recursiva y jerárquica con relaciones padre-hijo para una recuperación precisa y consciente del contexto.

Indexación vectorial y contextualización de datos para una búsqueda que entiende el significado, no solo las palabras clave.

Extracción automática de entidades y relaciones para consultas complejas en todo su corpus documental.

Cada operación del pipeline está firmada criptográficamente. Completamente exportable para revisiones de cumplimiento.

Cada ingesta, consulta y respuesta IA se registra y es rastreable. Listo para auditorías internas y regulatorias.

Núcleo compatible con el compilador Rust certificado Ferrocene, calificado para entornos críticos bajo las normas IEC 62304 e ISO 26262.

25 traits de puertos abstractos desacoplan el dominio de negocio de todas las dependencias externas. Los adaptadores apuntan hacia el núcleo — nunca al revés.

Pipeline compilada en un único binario, sin Python, sin JVM. MSRV 1.75, toolchain estable.

PipelineContext fuertemente tipado — sin HashMap. Las dependencias entre etapas se validan en el ensamblado, no en tiempo de ejecución.

Tres modos de recuperación en el mismo motor: RAG lineal, GraphRAG (triplestore RDF Oxigraph) y fusión multi-query mediante Reciprocal Rank Fusion.

Extracción de entidades, almacenamiento RDF persistente y traversal multi-salto directamente en la pipeline de ingesta.

Cada etapa emite eventos StageStarted / StageCompleted / StageFailed formando una cadena criptográficamente verificable.

PiiStage insertable en cualquier pipeline. Detección y enmascaramiento basados en regex antes de la indexación o generación.

HTML, Markdown, Excel, PPTX y PDF analizados en Rust puro mediante vectrant-adapter-parser-native. Sin servicio externo de análisis.

CachedEmbeddingModel y CachedLLMEngine envuelven cualquier adaptador de forma transparente sin modificar el núcleo.

OpenAI, Anthropic, Ollama, Cohere y pgvector registrados mediante feature flags. Las claves API nunca se almacenan — solo el nombre de la variable de entorno.

Puertos InputGuardrail y OutputGuardrail para detectar inyección de prompt, filtrar toxicidad y aplicar políticas.

Puerto AccessControl con RBAC/ABAC para filtrar resultados de recuperación por usuario o rol sin exponer contenido restringido.

Puerto QualityEvaluator que mide faithfulness, answer relevance, context precision y context recall en la fase post-pipeline.

PipelineHooks (callbacks por etapa) y PipelineMetrics (tiempo agregado) sin intrusión en la lógica de negocio.

Cobertura unitaria, de integración y end-to-end. Cero unwrap() / panic!() / unsafe en código de producción, garantizado por tests automatizados.