Cómo Construí un Chatbot de IA Local, con Activación por Voz, con LangChain y Ollama

El autor ha creado un asistente de IA personal que se ejecuta completamente en la computadora del usuario, con soporte de voz, comprensión de documentos y memoria, sin depender de la nube ni de claves API. El asistente utiliza modelos locales con Ollama y puede comprender documentos cargados, recordar conversaciones y responder con salida de voz. Tiene una personalidad personalizable a través de una interfaz de usuario sencilla y se ejecuta dentro de una elegante interfaz de Streamlit. La pila tecnológica incluye LangChain, Python, Ollama, FAISS, PyPDFLoader, TextLoader, SpeechRecognition, pyttsx3 y Streamlit. Hay disponible una demostración del asistente, y se puede configurar utilizando el código de código abierto en GitHub. El asistente guarda las conversaciones en el disco como JSON y puede recuperar el contexto relevante de los documentos cargados utilizando FAISS. También es compatible con la entrada y salida de voz, y los usuarios pueden modificar su tono con una indicación del sistema. El autor aprendió a construir un asistente de IA completo sin conexión desde cero, integrar el reconocimiento de voz y TTS, y manejar la memoria de múltiples turnos utilizando LangChain. Las futuras características incluyen soporte de carga de múltiples archivos, resumen de documentos, exportación de conversaciones e implementación en LAN. El proyecto es completamente de código abierto, y los usuarios pueden probarlo instalando Python, Ollama y un modelo, y configurando el código del repositorio de GitHub.