Implantação privada para bibliotecas Zotero compartilhadas: índice próprio, hardware próprio, modelos próprios. Feito para equipes com mais de 10.000 documentos e regras sobre onde os dados podem ficar.
Um único motor, de uma biblioteca pessoal a um corpus de 10.000 documentos. Medido num MacBook Pro (Intel Core i9), macOS 14.3.1 — não num servidor.
O índice e a recuperação rodam dentro da sua rede. Nada da biblioteca sai dela, a menos que você aponte o PapersGPT para um modelo externo.
Modelos locais integrados, Ollama ou qualquer endpoint compatível com OpenAI (vLLM, LM Studio, llama.cpp) no seu hardware. Totalmente offline se precisar.
Os pesquisadores continuam no Zotero: PDFs, anotações com cores, tags e notas avulsas ficam onde estão.
Cada pesquisador roda o PapersGPT localmente na própria biblioteca Zotero sincronizada. Sem servidor.
Uma máquina indexa a biblioteca compartilhada uma vez; toda a equipe consulta o mesmo índice.
Índice, recuperação e modelo rodam em uma máquina sem acesso à internet.
Não. Indexação e recuperação são locais. O conteúdo só sai se você configurar um modelo externo — e você pode apontar para um servidor de inferência interno.
Sim. Modelos locais integrados, Ollama e endpoints compatíveis com OpenAI auto-hospedados funcionam sem internet.
Cerca de 10.000 PDFs / 42 GB de índice em 7 minutos num notebook, com ~20 ms de recuperação média. Veja o relatório de escalabilidade.
Vai usar num laboratório, departamento ou biblioteca de empresa? Montamos implantações privadas: índice próprio, modelos próprios, licença anual.
