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title: "Plan de Ruta para IA"
description: "Dónde está yendo la integración de IA de Nibiru — el plan que nos lleva de un Oracle basado en RAG a una LoRA ajustada para producción."
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El ambicioso de Nibiru: ser el **primer marco PHP con un modelo afinado entrenado en su propia conocimiento**, ofrecido como una parte integral de la experiencia de desarrollo. Esta página rastrea los pasos.

## Fase 1 — Hoy: RAG Oracle ✓

- [x] Fragmentador de Markdown con límites H2/H3.
- [x] Embeddings de OpenAI (`text-embedding-3-small`).
- [x] Índice vectorial como un solo archivo JSON.
- [x] Punto final de Astro `/api/oracle` que llama a Claude con el contexto recuperado.
- [x] Widget de chat flotante en cada página de documentación.
- [x] Entrada y salida multilingües (EN/DE/JA/ES/FR).

**¿Por qué primero?** RAG funciona sin entrenamiento, escala linealmente con el tamaño del contenido y es muy barato. Cada edición de un documento mejora la calidad de las respuestas en la misma hora.

## Fase 2 — Siguiente: Corpus público + receta LoRA

- [ ] `npm run build:corpus` se envía en `main` (instrucciones/chat/chunks JSONL).
- [ ] Conjunto de datos publicado en Hugging Face (`nibiru-framework/docs-corpus`).
- [ ] Referencia Axolotl YAML para Llama 3.1 8B.
- [ ] Receta de referencia para Qwen 2.5 7B y Mistral Nemo 12B.
- [ ] Conjunto de evaluación: 200 preguntas manuscritas de Nibiru con respuestas correctas.

**¿Por qué segundo?** Una vez que el corpus es reproducible desde los documentos, cualquiera puede entrenar. Tratamos los documentos como la fuente de la verdad y el corpus como un artefacto derivado.

## Fase 3 — Luego: Endpoint alojado de LoRA

- [ ] Entrenar una primera pasada de LoRA en el corpus público.
- [ ] Servir a través de vLLM detrás de `/api/oracle` con un indicador de característica.
- [ ] Interfaz de usuario al lado a lado comparando Claude (RAG) vs LoRA (sin RAG) vs LoRA + RAG.
- [ ] Telemetría: ¿qué formulario prefiere el usuario por tipo de pregunta?

**¿Por qué tercero.** La comparación lado a lado revela dónde ayuda el LoRA (estilo idiomático de Nibiru) y dónde lo perjudica (contexto muy largo, ediciones recientes aún no reentrenadas).

## Fase 4 — Eventualmente: Agentes de edición

- [ ] Plugin de PHPStorm: resaltar un controlador, pedirle al Oracle que lo convierta en un módulo.
- [ ] Agente CLI: `./nibiru ask "reescribe este controlador como un endpoint JSON"`.
- [ ] Bot de revisión de PR: explicar las deviaciones específicas de Nibiru en solicitudes de extracción en forques del framework.

## Fase 5 — Aspiracional: Aprendizaje activo

- [ ] El feedback del usuario en el widget de chat (👍 / 👎) escribe una fila en un conjunto de datos privado.
- [ ] La cola de revisión semanal muestra respuestas con bajas calificaciones para anotación humana.
- [ ] Las respuestas mejoradas vuelven a entrar en el corpus en el siguiente ciclo de entrenamiento.

## Cómo ayudar

- **Pregunta al Oráculo preguntas difíciles** y califica las respuestas.
- **Abre problemas** en el [repositorio de GitHub](https://github.com/alllinux/Nibiru) para temas faltantes.
- **Contribuye traducciones** — cada página de documentación traducida también es una fila del corpus paralelo.
- **Prueba un ajuste fino de LoRA** en el corpus publicado y comparte los resultados.
