Director-AI
Herramienta de orquestación que controla automáticamente la coherencia estructural y la calidad de las salidas de LLM
Director-AI, publicado por ANULUM Institute en febrero de 2026, es un framework open source de guardrails que identifica y bloquea en tiempo real información falsa o afirmaciones sin fundamento generadas por grandes modelos de lenguaje. Combina modelos de inferencia en lenguaje natural (NLI) con generación aumentada por recuperación (RAG) y verifica cada texto a nivel de token frente a conocimientos y reglas predefinidos. Su arquitectura híbrida une una capa de cómputo acelerada en Rust con una interfaz en Python. Durante el streaming, rastrea la consistencia de cada afirmación y corta la salida cuando la puntuación cae por debajo del umbral. En investigación biomédica compara las respuestas con documentos originales, detecta cifras clínicas o efectos adversos inventados, alerta al usuario y genera un paquete de evidencias de contexto.
💻 Requisitos del sistema
Puede funcionar solo con CPU; se recomienda NVIDIA con al menos 4 GB de VRAM para NLI en tiempo real
Aproximadamente 2 GB para descargar modelos e instalar todas las bibliotecas
⚡ Instalación
4-1. Inicio rápido
pip install "director-ai[nli]"
4-2. Instalación detallada
# Instalar la biblioteca principal
pip install director-ai
# Ejecutar la demo y generar el paquete de evidencias
director-ai evidence --emit evidence/
# Verificar los hashes y la coherencia de las evidencias
director-ai verify-evidence evidence/
🧬 Casos de uso en biociencias
Validación de alucinaciones en RAG de ensayos clínicos
Detecta alucinaciones al resumir información farmacológica y resultados terapéuticos, y bloquea la entrega de desinformación al usuario.
Guardrail para extraer información de artículos biotecnológicos
Detecta contradicciones a nivel de token en pipelines que resumen valores experimentales y conclusiones, preservando la integridad de los datos.
Prevención de respuestas erróneas sobre SOP de laboratorio
Emite una alerta y detiene la generación cuando el LLM infringe pautas de seguridad o produce protocolos inadecuados.
FAQ
¿Qué es Director-AI?
Director-AI, publicado por ANULUM Institute en febrero de 2026, es un framework open source de guardrails que identifica y bloquea en tiempo real información falsa o afirmaciones sin fundamento generadas por grandes modelos de lenguaje. Combina modelos de inferencia en lenguaje natural (NLI) con generación aumentada por recuperación (RAG) y verifica cada texto a nivel de token frente a conocimientos y reglas predefinidos. Su arquitectura híbrida une una capa de cómputo acelerada en Rust con una interfaz en Python. Durante el streaming, rastrea la consistencia de cada afirmación y corta la salida cuando la puntuación cae por debajo del umbral. En investigación biomédica compara las respuestas con documentos originales, detecta cifras clínicas o efectos adversos inventados, alerta al usuario y genera un paquete de evidencias de contexto.
¿Cuándo debería usar Director-AI?
Herramienta de orquestación que controla automáticamente la coherencia estructural y la calidad de las salidas de LLM
¿Cuál es un caso de uso biomédico de Director-AI?
Validación de alucinaciones en RAG de ensayos clínicos: Detecta alucinaciones al resumir información farmacológica y resultados terapéuticos, y bloquea la entrega de desinformación al usuario.
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