Crearé una aplicación de documentos AI offline con Tauri, Rust y LLM local


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tus documentos nunca salen de la máquina. Ese es el objetivo principal.
Construyo aplicaciones de escritorio multiplataforma con Tauri y Rust que analizan PDFs, escaneos y documentos de oficina completamente offline, y luego permiten a los usuarios buscar, resumir y chatear con ellos usando un LLM local (Ollama, llama.cpp o un modelo embebido). Sin APIs en la nube, sin costos por token, sin datos que salgan del dispositivo. Ideal para equipos legales, de salud, finanzas e investigación con necesidades estrictas de privacidad.
Soy ingeniero de software con más de 7 años de experiencia y más de 5 años lanzando aplicaciones de escritorio usadas en EE. UU., Reino Unido y UE, incluyendo productos de OCR de documentos y asistentes de IA para escritorio. Las aplicaciones Tauri se distribuyen como binarios nativos pequeños y rápidos para Windows, macOS y Linux.
Lo que obtienes:
- Tauri 2 + núcleo Rust con una interfaz limpia en React/TypeScript
- Análisis offline: PDF, DOCX, imágenes (OCR), CSV
- Chat con LLM local, resumen y búsqueda semántica (embeddings + almacén vectorial en el dispositivo)
- Instaladores para Windows y macOS, firma de código y autoactualización de primer nivel
- Código limpio, documentado y una revisión de entrega
Cada proyecto comienza con una llamada breve de definición para acordar exactamente qué se entregará. Envíame un mensaje antes de ordenar y confirmaré si encaja en un día.
Conoce a Maneet Goyal
Desktop apps and IoT dashboards with Tauri and Electron
- DeIndia
- Miembro desdejul 2025
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Hindi
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Mis documentos o datos alguna vez se enviarán a la nube?
No. El análisis, embeddings y inferencia de LLM se ejecutan en la máquina del usuario. Las únicas llamadas a la red, si las hay, son para descargar el modelo una vez y para actualizaciones de la app, y ambas pueden desactivarse.
¿Con qué LLMs locales trabajas?
Modelos basados en Ollama y llama.cpp como Llama 3, Mistral, Qwen y Phi. Recomendaré un modelo según el hardware típico de tus usuarios y sus necesidades de calidad.
¿Qué hardware necesitan los usuarios finales?
Una laptop moderna con 8 a 16 GB de RAM maneja bien modelos cuantizados pequeños. Para modelos más pesados, diseño una opción de respaldo elegante (modelo más pequeño o pantalla clara de requisitos del sistema).
¿Por qué Tauri en lugar de Electron?
Las aplicaciones Tauri suelen ser de 10 a 30 veces más pequeñas y usan mucho menos memoria, ya que utilizan la vista web del OS y un núcleo Rust. He lanzado ambas, y para herramientas de IA offline, la huella de Tauri deja más RAM para el modelo.
¿Soy dueño del código?
Sí. Código fuente completo y transferencia de IP al finalizar, con documentación.
¿Puedes integrar con mi backend existente más adelante?
Sí. La estructura de la app permite agregar una capa de sincronización o API opcional sin reestructurar el núcleo offline.
¿Podemos hablar antes de hacer el pedido?
Por favor, hazlo. Un mensaje breve sobre tus documentos y usuarios me permite confirmar alcance y plazo en un día.

