Sorana

Name: Sorana — Descarga gratuita. Organización visual con IA para archivos y automatización
Availability: InStock
Rating: 5 (1 reviews)
Author: Tetramatrix

Sorana es una plataforma de organización visual impulsada por IA que transforma la interacción con archivos digitales. Utiliza análisis semántico para agrupar automáticamente archivos y carpetas relacionadas en un lienzo espacial bidimensional, sustituyendo las jerarquías de listas por disposiciones visuales. La plataforma permite crear espacios de trabajo mediante arrastrar y soltar, así como orquestar flujos de trabajo de agentes múltiples sin código, conectándose a backends de IA locales o en la nube manteniendo el control sobre los datos.

★★★★★

5.0(1 valoraciones)

Descargar Sorana (Enlaces oficiales)

Tamaño del archivo: 140 MB

La última versión de Sorana es: 1.0.2

Sistema operativo: Windows

Idiomas: English

Desarrollador: Tetramatrix

Precio: $0.00 USD

Producto patentado y gratuito.

Organización Espacial con IA. La función principal de Sorana utiliza algoritmos de inteligencia artificial semántica para analizar el contenido, los metadatos y las relaciones contextuales entre archivos y carpetas. Posteriormente, representa estos elementos en un lienzo bidimensional, agrupándolos de forma visual según su similitud temática o de proyecto. Esta representación espacial sustituye el modelo de directorios anidados por una vista de mapa que muestra conexiones y estructuras ocultas en los datos.
Editor de Lienzo Visual Interactivo. Esta funcionalidad proporciona un entorno de edición directa para manipular los elementos del espacio de trabajo. Los usuarios pueden reorganizar grupos completos, mover archivos individuales entre diferentes zonas del lienzo, redimensionar contenedores y modificar los límites de los grupos mediante acciones de arrastrar y soltar. Los cambios en la disposición visual se reflejan inmediatamente en la interfaz.
Gestión Avanzada de Modelos de IA. Un sistema centralizado permite configurar y administrar conexiones con múltiples backends de modelos de lenguaje grande. Soporta servicios en la nube como OpenAI y Mistral, junto con soluciones locales como Ollama y Llamacpp. El gestor lista todos los modelos disponibles, permitiendo activar o desactivar instancias específicas para tareas determinadas y configurar parámetros de conexión individuales.
Orquestación de Agentes Múltiples sin Código. Mediante una interfaz visual, los usuarios pueden diseñar flujos de trabajo complejos que involucren múltiples agentes de IA especializados. Estos agentes se crean y configuran desde la interfaz, definiendo su propósito, herramientas y modelos de IA asignados. Luego se conectan en secuencias o redes de procesamiento arrastrando nodos en el lienzo, estableciendo canales de comunicación entre ellos para pasar datos y resultados.
Integración de Conocimiento en Agentes. Los agentes de IA dentro de Sorana pueden aumentar su memoria contextual y capacidad de procesamiento mediante la integración de documentos. La función procesa archivos PDF mediante OCR y analiza documentos de texto para extraer información estructurada y semántica, que luego se incorpora al contexto operativo del agente, permitiéndole realizar tareas basadas en el contenido de esos documentos específicos.
Chatbot Interactivo con Documentos. Implementa un sistema de conversación que permite interactuar directamente con el contenido de los archivos cargados en el espacio de trabajo. Los usuarios pueden formular preguntas en lenguaje natural sobre la información contenida en documentos específicos o grupos de documentos, y el sistema proporciona respuestas precisas extrayendo y sintetizando la información relevante del contenido analizado.
Generación de Mapas Visuales de Estructura. Analiza jerarquías de carpetas y las proyecta como representaciones visuales dinámicas similares a mapas mentales o diagramas de red. Esta función revela patrones de organización, dependencias entre archivos y la estructura global de los proyectos, facilitando la comprensión de relaciones que no son evidentes en vistas de lista convencionales.
Portabilidad y Control de Datos. La aplicación está diseñada como una solución portable que opera manteniendo todos los datos del usuario bajo su control directo. Los espacios de trabajo, configuraciones y metadatos generados por la IA se almacenan localmente o en ubicaciones especificadas por el usuario, sin depender de servidores centralizados para el almacenamiento principal de la información organizativa.
Configuración Visual de Flujos de Trabajo. Proporciona un módulo dedicado para definir parámetros de ejecución de las pipelines de automatización. Los usuarios pueden ajustar propiedades como condiciones de activación, manejo de errores, parámetros de entrada para los agentes y formatos de salida mediante paneles de configuración asociados a cada nodo del flujo en el lienzo visual.
Conectividad a Backends de Procesamiento. Establece y gestiona conexiones estables con diversos servicios de procesamiento de IA, tanto locales como remotos. La función maneja autenticación, envío de solicitudes, recepción de respuestas y gestión de errores de conexión, proporcionando una capa de abstracción unificada para interactuar con diferentes APIs y protocolos de servicios de IA.
Análisis Semántico Automático de Contenido. Realiza un procesamiento continuo del contenido de los archivos añadidos al espacio de trabajo, extrayendo entidades, temas, conceptos clave y relaciones contextuales. Este análisis forma la base para las agrupaciones visuales automáticas y permite funcionalidades de búsqueda y filtrado basadas en significado, no solo en nombres de archivo o metadatos básicos.
Sistema de Agrupación Manual y Automática. Combina la organización automática por IA con herramientas manuales de categorización. Los usuarios pueden crear nuevos grupos definiendo criterios semánticos personalizados, ajustar los grupos generados automáticamente y reorganizar elementos entre diferentes categorías, manteniendo siempre la coherencia visual en el lienzo.

El desarrollo de Sorana comenzó en respuesta a las limitaciones percibidas en los gestores de archivos tradicionales. El equipo de desarrollo, formado por Tetramatrix, identificó que las jerarquías de listas y carpetas anidadas no reflejan cómo funciona la cognición humana con asociaciones y relaciones espaciales. La creación del proyecto inició formalmente con el objetivo de construir un sistema que organizara información digital basándose en significado y contexto visual en lugar de ubicaciones de almacenamiento.