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metadata

title: Letxinet Gradio
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Letxinet Gradio: Asistente de Investigación Académica 🔬🤖

Hackathon Submission: Build Small Hackathon

• 🎥 Demo Video: Ver Demo en YouTube (Inserta el enlace final de tu demo aquí)
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• 👥 Team Usernames: @c2mv

Letxinet Gradio es una avanzada plataforma de investigación científica impulsada por Inteligencia Artificial y agentes autónomos. Permite realizar búsquedas profundas en docenas de repositorios académicos globales y regionales, sintetizar miles de documentos, construir mapas de conocimiento y renderizar informes matemáticos y científicos con alta fidelidad (LaTeX y Markdown).

🌟 Características Principales

• Búsqueda Multi-Repositorio: Conexión nativa con OpenAlex, PubMed, arXiv, Scopus, Crossref, DOAJ, Zenodo, repositorios de LATAM (ALICIA, RENATI, SciELO, Redalyc) y más.
• Agentes de Síntesis IA: Un ecosistema de agentes (Arquitecto, Redactor, Validador, ARA+) que leen, analizan y redactan informes científicos complejos sin alucinaciones.
• Formatos Científicos Precisos: Soporte nativo para matemáticas, símbolos químicos, notación científica y estructuración estricta en LaTeX adaptada al navegador.
• Mapeo de Conocimiento: Generación de grafos interactivos de redes de citas, coautoría e instituciones utilizando análisis relacional profundo.
• Vectores y Memoria Local: Procesamiento avanzado de PDFs y embeddings para chatear con tus propios documentos y recuperar datos clave instantáneamente.

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⚙️ Requisitos y Dependencias

Asegúrate de tener instalado Python 3.10 o superior.

Las dependencias clave que hacen posible este proyecto son:

• Gradio 4+: Interfaz web interactiva e intuitiva.
• LangChain & ChromaDB: Cerebro vectorial y RAG (Retrieval-Augmented Generation) para leer PDFs.
• PyMuPDF: Extracción ultrarrápida de texto de documentos científicos.
• NetworkX & Pyvis: Renderizado de grafos relacionales y redes.
• SQLAlchemy: Almacenamiento local de historial de investigaciones.
• Modelos IA: Soporte múltiple para Mistral, Llama, OpenAI, Anthropic a través de Groq, OpenRouter y APIs nativas.

Puedes ver la lista técnica completa en el archivo requirements.txt.

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🚀 Instalación y Despliegue Local

Sigue estos pasos para levantar la plataforma en tu máquina:

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/C2MV96/letxinet-gradio.git
cd letxinet-gradio

2. Crear un Entorno Virtual

Se recomienda aislar las dependencias en un entorno virtual (venv):

# En Windows:
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# En Linux/Mac:
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Instalar Dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configurar Variables de Entorno

El sistema necesita credenciales para acceder a los LLMs (Inteligencias Artificiales) y a las bases de datos académicas de pago/privadas.

1. Copia el archivo .env.example y renómbralo a .env:

   cp .env.example .env
   

2. Abre el archivo .env y pega tus llaves API (ej. MISTRAL_API_KEY, GROQ_API_KEY). No necesitas llenar todas, solo las que planees usar.

5. Iniciar la Aplicación

Ejecuta el archivo principal para iniciar el servidor local:

python app.py

O si estás en Windows, simplemente dale doble clic al archivo start.bat.

La aplicación se abrirá en tu navegador (por defecto en http://127.0.0.1:7860).

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📖 Estructura del Proyecto

• /backend: Contiene el núcleo lógico, los agentes IA, parsers de repositorios (/providers), y prompts científicos (/prompts).
• /modules: Componentes de interfaz (UI) escritos en Gradio (pestañas, configuraciones, reportes).
• /assets: Archivos estáticos como estilos CSS personalizados, librerías de interfaz de cristal (Glassmorphism) y scripts.
• /lib: Librerías frontend pesadas de terceros empaquetadas localmente (vis.js, tom-select).

🛡️ Seguridad

• Las carpetas venv, bases de datos SQLite y el archivo .env están debidamente ignoradas (.gitignore) para que tu información y llaves API permanezcan completamente seguras y locales.