Problema
Los usuarios buscan en catálogos, repositorios y revistas como si fueran mundos separados, con metadatos de calidad variable y búsquedas poco conversacionales.
Tecnología
Plataforma de IA para bibliotecas académicas que conecta Koha, DSpace y OJS con búsqueda semántica, BiblioChat, curación FAIR e integraciones documentadas.
Los usuarios buscan en catálogos, repositorios y revistas como si fueran mundos separados, con metadatos de calidad variable y búsquedas poco conversacionales.
LibraryStack AI se plantea como una capa de descubrimiento, conversación y curación sobre fuentes documentales existentes como Koha, DSpace y OJS.
Una experiencia más clara para investigadores y bibliotecarios: encontrar, explorar, enriquecer y reutilizar información académica con mejores señales de contexto.
Casos de uso
Arquitectura
La propuesta se entiende como una capa de integración y análisis: conecta fuentes documentales, procesa metadatos y contenidos, y entrega interfaces para búsqueda, conversación y curación.
Koha, DSpace, OJS, SciELO, DOAJ, Redalyc y fuentes vía OAI-PMH o REST API.
Chunking semántico, embeddings vectoriales, resumen IA, autocategorización y deduplicación.
Búsqueda semántica, BiblioChat, Atlas de Conocimiento, paneles, exportaciones y widgets.
Descubrimiento federado, Atlas de Conocimiento, carpetas, bookmarks y alertas SDI.
Catalogación MARC21/DC asistida, curación FAIR, vitrinas, deduplicación y Gap Analysis.
Visibilidad ejecutiva, métricas, indicadores CNA y soporte para ecosistemas multi-ILS.
No. La documentación indica integración con sistemas existentes mediante protocolos estándar.
OAI-PMH, REST API, MARC21 y flujos compatibles con Koha, DSpace y OJS.
Un alcance preliminar: sistemas actuales, fuentes, objetivo de búsqueda o curación y usuarios esperados.
La documentación pública menciona PWA instalable y marca institucional; se debe validar alcance en propuesta.
Revisemos tus sistemas, fuentes académicas y objetivos de descubrimiento para preparar una demo.