BlackVault

Inspiration

Diariamente acumulamos PDFs, audios, fotos y notas sueltas en nuestros dispositivos, creando un caos digital difícil de gestionar con las clásicas carpetas. Queríamos crear un "segundo cerebro" local: una bóveda inteligente donde puedas dejar caer cualquier archivo y el sistema lo lea, lo entienda y conecte su significado de forma automática y privada.

What it does

Black Vault es un sistema inteligente de almacenamiento que se vive en un pequeño widget transparente en tu escritorio. Puedes añadirle textos, PDFs, imágenes (extrae el texto con OCR), audios (los transcribe) y URLs de YouTube. El sistema usa Inteligencia Artificial para "entender" cada fragmento, permitiéndote buscar conceptos (no solo palabras exactas). También relaciona autónomamente documentos entre sí y agrupa pequeñas notas similares para crear documentos más limpios (consolidación automática usando un LLM).

How we built it

Lo separamos en dos piezas: Backend (El Cerebro): En Python con FastAPI. Usamos DuckDB para almacenar los datos y procesar las búsquedas semánticas (vectores). La IA local (Ollama) nos permite etiquetar y resumir en segundo plano, mientras Google Gemini se encarga de los "embeddings" y fusiones de notas. Frontend (La Cara): Creamos una App de escritorio con Electron, React, y Tailwind, logrando un diseño flotante que se comunica con el backend de manera perfecta.

Challenges we ran into

Ajustar la Búsqueda Híbrida: Lograr el equilibrio perfecto entre buscar por significado o por coincidencias de texto exactas llevó muchas pruebas en DuckDB. La Consolidación: Encontrar la fórmula matemática precisa (la distancia del coseno) para que el sistema detecte de forma fiable tres notas sobre "compras" y las junte en una sin que nos mezcle temas distintos o descarte las parecidas.

Accomplishments that we're proud of

Crear un motor de búsqueda y relación avanzado, funcionando enteramente en una simple base de datos local como DuckDB. Construir un flujo donde tú metes 3 notas inconexas, ¡y el sistema por sí mismo decide limpiar tu bóveda transformándolas en un solo archivo con sentido y título!

What we learned

Entendimos en profundidad cómo manipular "espacios vectoriales" localmente sin la nube, ajustando matemáticas para mejorar la similitud de conceptos. Aprendimos a integrar de manera sincronizada múltiples herramientas pesadas (ffmpeg, EasyOCR, LLMs) en una app compacta de Electron con Python y Node.js de la mano

What's next for BlackVault

Primero, mover los embeddings a un modelo 100% local para eliminar la dependencia de Gemini y garantizar privacidad total. Después, una vista de grafo para explorar visualmente cómo se conectan tus documentos entre sí — no solo buscar, sino ver tu conocimiento. Y a medio plazo, una app móvil para capturar notas y audios en movimiento que se sincronicen con tu BlackVault de escritorio.