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+language:
+- es
+- en
+license: apache-2.0
+tags:
+- feature-extraction
+- sentence-similarity
+- stateful-embeddings
+- nested-learning
+- rag
+- industrial-rag
+- cpu-optimized
+- sherman-morrison
+- low-rank-svd
+pipeline_tag: feature-extraction
+library_name: transformers
+---
+
+# TóarimEmbedder: Motor de Embeddings Continuos con Estado para RAG Industrial
+
+<div align="center">
+
+[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
+[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.12%2B-brightgreen.svg)](https://www.python.org/)
+[![Hardware](https://img.shields.io/badge/Hardware-Exclusively_CPU-orange.svg)](#requisitos-de-hardware-y-despliegue-en-cpu)
+[![Format](https://img.shields.io/badge/Format-Safetensors-blueviolet.svg)](#seguridad-y-soberania-de-datos)
+[![Air-Gapped](https://img.shields.io/badge/Air--Gapped-100%25_Offline-success.svg)](#soporte-nativo-air-gapped-redes-aisladas)
+
+</div>
+
+**TóarimEmbedder** es una arquitectura algorítmica de embeddings con estado (*stateful*) diseñada específicamente para resolver la **amnesia contextual y la pérdida de continuidad** en sistemas de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) aplicados a **corpus técnicos extensos y altamente regulados** (manuales de maquinaria pesada, compendios normativos, bitácoras operativas y expedientes legales).
+
+A diferencia de los modelos basados en Transformers convencionales con atención densa cuadrática $O(n^2)$, TóarimEmbedder opera con **complejidad lineal $O(n)$ en procesadores convencionales (CPU)**, permitiendo a las organizaciones indexar internamente su propiedad intelectual de forma ágil, blindando sus secretos comerciales y abatiendo los costos de infraestructura hasta en un **70.6%**.
+
+---
+
+## 🏭 El Desafío en Sectores Industriales y Regulados
+
+En entornos industriales complejos, los expedientes técnicos presentan una **elevada interdependencia secuencial** y superan fácilmente decenas de miles de tokens. Las premisas de diseño o advertencias de seguridad suelen formularse en los capítulos iniciales, mientras que las secuencias de mitigación ante emergencias o excepciones operativas se detallan cientos de páginas después.
+
+Las implementaciones RAG tradicionales fracasan en este escenario:
+1. **Amnesia por Fragmentación Estática (*Chunking*):** Al cortar los textos en bloques atómicos de 256 a 512 tokens sin estado dinámico, se destruye la continuidad sintáctica y la correferencia anafórica de largo alcance.
+2. **Fenómeno *Lost in the Middle*:** Los motores de búsqueda semántica ignoran activamente información crucial situada en regiones intermedias del documento.
+3. **Colapso en Razonamiento de Múltiples Saltos (*Multi-hop Reasoning*):** Los fragmentos recuperados carecen de la inercia semántica que vincula los parámetros de origen con las acciones correctivas, elevando riesgos de no conformidad en auditorías o accidentes operativos.
+
+---
+
+## ⚡ La Solución Tóarim: Aprendizaje Anidado y Memoria Continua
+
+TóarimEmbedder sustituye los pesados cálculos matriciales por formulaciones algebraicas lineales que integran tres núcleos algorítmicos:
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A["Texto Documental (Secuencia de Chunks)"] --> B["Tokenizador WordPiece Rust (Local, ~711 KB)"]
+    B --> C["Base Embeddings (dim: 768)"]
+    C --> D["DocumentGraphEnricher: Convolución GNN O(L)"]
+    D --> E["TitanMemoryLayer: Bucle HOPE con Sherman-Morrison"]
+    C -. "Conexión Residual" .-> F["Residual Sum + LayerNorm"]
+    E --> F
+    F --> G["Mean Pooling Vectorial"]
+    G --> H["Normalización Esférica L2"]
+    H --> I["Vector Unitario (768 dimensiones)"]
+    E -. "Estado M_t persistente" .-> E
+```
+
+1. **Enriquecimiento Estructural $O(L)$ (`DocumentGraphEnricher`):** Aplica una convolución de grafos (GCN) con normalización espectral tridiagonal que modela dependencias topológicas locales inmediatas sin requerir matrices densas $O(L^2)$.
+2. **Compresión Latente SVD (`LowRankLinear`):** Descompone las proyecciones en factores de bajo rango ($W \approx U \cdot V$), reduciendo la complejidad paramétrica a $O(d \cdot k)$.
+3. **Memoria Continua Titan (`TitanMemoryLayer`):** Bucle de *Nested Learning* con una matriz de memoria interna $M \in \mathbb{R}^{k \times k}$. La actualización de rango 1 se estabiliza mediante el **Lema de Sherman-Morrison**:
+   $$\text{factor} = \frac{\eta_t}{1 + \eta_t \|k_t\|^2}$$
+   $$M_t = \alpha_t M_{t-1} + \text{factor} \cdot (e_t \otimes k_t^T)$$
+   Esto desacopla la memoria contextual del tamaño del documento: la memoria es plana y constante, independientemente de si el documento contiene 500 o 500,000 tokens.
+
+---
+
+## 📊 Tabla Comparativa de Rendimiento y Costes
+
+Resultados obtenidos en pruebas empíricas sobre documentos normativos extensos (+500 páginas):
+
+| Métrica / Dimensión | TóarimEmbedder (Local) | OpenAI text-emb-3-large | Cohere embed-v3.0 | BGE-M3 (BAAI) |
+| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
+| **Complejidad Asintótica** | **$O(n)$ Lineal** | $O(n^2)$ Cuadrática | $O(n^2)$ Cuadrática | $O(n^2)$ Cuadrática |
+| **Límite de Contexto** | **Teóricamente $\infty$ (Stateful)** | 8,191 tokens | 512 tokens | 8,192 tokens |
+| **Hardware Requerido** | **CPU Convencional** | API en la Nube | API en la Nube | GPU Dedicada (>5.5 GB VRAM) |
+| **Consumo de VRAM** | **0 MB (Libre de GPU)** | N/A (Propietario) | N/A (Propietario) | 5,500+ MB VRAM |
+| **RAM Incremental** | **~101.8 MB** | N/A | N/A | ~2,500 MB |
+| **TCO (500M Tokens)** | **~$22.22 USD (VPS CPU)** | ~$65.00 USD | Facturación por llamada | Coste mensual GPU cloud ($$$) |
+| **Privacidad / Soberanía** | **100% On-Premise Local** | Terceros (Nube pública) | Terceros (Nube pública) | On-Premise (Requiere GPU) |
+
+---
+
+## 🚀 Inicio Rápido (Quickstart)
+
+### Instalación de Dependencias
+
+```bash
+pip install torch tokenizers safetensors numpy
+# O utilizando UV:
+uv add torch tokenizers safetensors numpy
+```
+
+### 1. Ingesta Continua con Inercia Semántica (Python Nativo)
+
+```python
+from toarim_embedder import TóarimEmbedder
+
+# Inicialización segura (carga automática de safetensors y tokenizador local)
+embedder = TóarimEmbedder()
+
+# Chunks secuenciales de un manual técnico
+chunks_manual = [
+    "Capítulo 1: Especificaciones de diseño y límites de presión en calderas de vapor...",
+    "Capítulo 2: Configuración del circuito cerrado de refrigeración secundaria...",
+    "Capítulo 18: Procedimiento de actuación ante fallo por sobrepresión crítica..."
+]
+
+# maintain_state=True arrastra la memoria Titan M_t a lo largo del documento
+embeddings_documento = embedder.embed_documents(chunks_manual, maintain_state=True)
+print(f"Chunks procesados: {len(embeddings_documento)} (Dimensión: {len(embeddings_documento[0])})")
+
+# Consulta de búsqueda (Siempre opera en modo STATELESS para evitar sesgos)
+query = "¿Cuál es el protocolo ante sobrepresión en la caldera?"
+query_embedding = embedder.embed_query(query)
+```
+
+---
+
+## 🔗 Integraciones con Frameworks RAG
+
+### Integración con LangChain y ChromaDB
+
+```python
+from langchain_community.vectorstores import Chroma
+from toarim_embedder import TóarimEmbedder
+
+toarim = TóarimEmbedder()
+
+# Ingesta en base de datos vectorial local
+vectorstore = Chroma.from_texts(
+    texts=chunks_manual,
+    embedding=toarim,
+    persist_directory="./chroma_db_industrial"
+)
+
+# Recuperación semántica contextualizada
+resultados = vectorstore.similarity_search("fallo en refrigeración secundaria", k=3)
+for doc in resultados:
+    print(f"Contenido recuperado: {doc.page_content[:120]}...")
+```
+
+### Integración con LlamaIndex
+
+```python
+from llama_index.core.embeddings import BaseEmbedding
+from toarim_embedder import TóarimEmbedder
+
+class ToarimLlamaIndexEmbedding(BaseEmbedding):
+    def __init__(self, **kwargs):
+        super().__init__(**kwargs)
+        self._model = TóarimEmbedder()
+
+    def _get_query_embedding(self, query: str):
+        return self._model.embed_query(query)
+
+    def _get_text_embedding(self, text: str):
+        return self._model.embed_query(text)
+
+    def _get_text_embeddings(self, texts: list[str]):
+        return self._model.embed_documents(texts, maintain_state=True)
+```
+
+---
+
+## 🛡️ Ciberseguridad y Soberanía Tecnológica
+
+TóarimEmbedder ha sido diseñado bajo estándares estrictos de ciberseguridad industrial:
+
+1. **Serialización Segura con `safetensors`:** Se elimina por completo el uso de `pickle` / `torch.load` desprotegido, erradicando la vulnerabilidad de Ejecución Remota de Código (RCE).
+2. **Soporte Nativo Air-Gapped (Redes Aisladas):** Incorpora el archivo compilado `tokenizer.json` (711 KB, motor Rust), permitiendo inicializaciones y ejecuciones en infraestructuras SCADA o plantas sin conexión a Internet (`local_files_only=True`).
+3. **Higienización de Memoria Multi-Inquilino (`reset_state()`):** Para evitar la fuga de información confidencial entre diferentes manuales o clientes (*Cross-Tenant State Leakage*), el orquestador puede purgar el estado residual:
+   ```python
+   embedder.reset_state()  # Limpia de inmediato la memoria Titan M
+   ```
+4. **Protección contra Denegación de Servicio (DoS):** Sanitización y validación estricta de entradas y acotamiento de longitud de secuencias.
+
+---
+
+## ⚡ Aceleración en CPU y Cuantización INT8
+
+Para estaciones de trabajo o servidores con procesadores estándar (Intel Core / Xeon, AMD Ryzen / EPYC):
+
+```python
+embedder = TóarimEmbedder()
+
+# Aceleración mediante Cuantización Dinámica INT8 (AVX-512 VNNI / AMX)
+embedder.quantize()
+
+# Reduce la huella en memoria en ~50% (~47 MB) y duplica el rendimiento por núcleo
+vector = embedder.embed_query("Verificación de válvulas")
+```
+
+---
+
+## 📋 Requisitos de Hardware y Despliegue en CPU
+
+- **Procesador:** Cualquier CPU moderna x86_64 o ARM64 (Intel 10ª gen+, AMD Zen 2+, Apple Silicon, AWS Graviton).
+- **Memoria RAM:** Mínimo 512 MB de RAM disponibles (~100 MB ocupados por el modelo).
+- **Almacenamiento:** ~100 MB para pesos (`model.safetensors`) y tokenizador (`tokenizer.json`).
+- **Aceleradores:** **No requiere GPU** (0 MB de VRAM).
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+
+## 📄 Licencia
+
+Este proyecto está distribuido bajo la licencia **Apache 2.0**. Consulte el archivo de licencia para obtener más detalles.