JARVIS: asistente de voz local para Linux

Nucleo propio: oye con whisper.cpp, piensa con un modelo de Ollama, habla
con Piper, y hace RAG sobre los apuntes del usuario. 100% local, sin
cuentas ni claves.

Escrito bajo una restriccion dura, 4 GB de VRAM: el cerebro y whisper
comparten tarjeta y solo caben porque estan dimensionados para ello. El
RAG usa embeddings estaticos con busqueda hibrida; la voz clonada se sirve
de una cache de frases.

Incluye instalador (install.sh), requisitos, y documentacion del stack,
del manejo de root y de las acciones. Los apuntes indexados y el diario NO
se incluyen: son privados y el .gitignore los bloquea.

config/probar_rag_temas.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Prueba el RAG con los temas recien ingestados de Wikipedia."""
+import os, sys, time
+sys.path.insert(0, "/app/share/newelle")
+sys.path.insert(0, os.path.expanduser(
+    "~/.var/app/io.github.qwersyk.Newelle/config/pip"))
+from gi.repository import Gio  # noqa: E402
+from newelle.handlers.rag.llamaindex_handler import LlamaIndexHanlder  # noqa
+from newelle.handlers.embeddings.model2vec import Model2VecHandler  # noqa
+
+MODELOS = os.path.expanduser("~/.var/app/io.github.qwersyk.Newelle/config/models")
+PREGUNTAS = [
+    "que es la criptografia de curva eliptica",
+    "quien es Richard Stallman y el software libre",
+    "que es el efecto invernadero y el cambio climatico",
+    "que fue la guerra civil espanola",
+    "que es un ataque de denegacion de servicio",
+]
+
+
+def main():
+    settings = Gio.Settings.new("io.github.qwersyk.Newelle")
+    rag = LlamaIndexHanlder(settings, MODELOS)
+    if not rag.is_installed():
+        print("faltan dependencias del RAG"); return 1
+    rag.embedding = Model2VecHandler(settings, MODELOS)
+
+    class SinModelo:
+        def load_model(self, *a, **k): return True
+    rag.llm = SinModelo(); rag.secondary_llm = SinModelo()
+    print("cargando el indice...", flush=True)
+    rag.load_index()
+    for pregunta in PREGUNTAS:
+        print(f"\n### {pregunta}")
+        ini = time.time()
+        try:
+            trozos = rag.get_context(pregunta, [])
+        except Exception as e:
+            print(f"  fallo: {e}"); continue
+        ms = (time.time() - ini) * 1000
+        if not trozos:
+            print(f"  sin resultados ({ms:.0f} ms)"); continue
+        print(f"  {len(trozos)} trozos en {ms:.0f} ms:")
+        for t in trozos[:2]:
+            resumen = " ".join(str(t).split())[:280]
+            print(f"    · {resumen}")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())