Hoja de Ruta del Proyecto LAMB

HOJA DE RUTA DEL PROYECTO LAMB #

Última actualización: 10 de septiembre de 2025

🎯 Proyecto Principal LAMB #

El proyecto principal LAMB implementa el Learning Assistant Manager and Builder. Combina el frontend de LAMB (Svelte 5) y el backend (FastAPI) en una única aplicación. Requiere una versión ligeramente modificada de Open WebUI, forkeada del proyecto original, y puede conectarse al LAMB Knowledge Base Server.

📊 Estado Actual #

  • ✅ Proyecto totalmente open source en lamb-project.org
  • ✅ Documentación de instalación completa, con opciones de Docker e instalación manual
  • ✅ Funcionalidad principal probada y estable

🚀 Hito: Versión 0.1 #

🎯 Objetivo: Base de código multi-tenant completamente estable 👥 Responsables: @granludo y @juananpe

📋 Tareas #

  • Funcionalidades multi-tenant y administración → organizaciones
  • Mejoras del KB-Server: ingesta JSON + importador de transcripciones de YouTube
  • Importación de PDF mejorada para la ingesta
  • Suite completa de pruebas con Playwright

📈 Hito: Analítica y Evaluaciones #

(Funcionalidad Mayor)

🎯 Objetivo: Integrar desarrollos experimentales de analítica y evaluación de LLM en LAMB 👥 Responsable: Por determinar

📋 Alcance #

Integración de marcos avanzados de analítica y evaluación para la valoración del rendimiento de los asistentes de aprendizaje.

🎓 Hito: Actividad LTI de Tareas #

🎯 Objetivo: Crear un nuevo tipo de frontend LTI para los asistentes de LAMB 👥 Responsable: @MJCasañ

📋 Flujo de trabajo #

  1. Configuración del docente: tarea e instrucciones para el alumnado
  2. Entrega del estudiante: documento(s) con nombres, roles y contribuciones de cada miembro del grupo
  3. Evaluación de LAMB: evaluación y retroalimentación basada en rúbrica
  4. Revisión del docente: revisión de la evaluación y decisiones de acción
  5. Integración de notas: integración con el libro de calificaciones del LMS vía LTI

🔗 Nota: puede integrarse con los agentes de EvaluAItor

🗃️ LAMB Knowledge Base Server #

🎯 Objetivo: Añadir funcionalidades experimentales e integración dinámica con LAMB 👥 Responsables: @granludo + Noa

📋 Desarrollo de Funcionalidades #

🔄 Procesamiento de Documentos #

  • Análisis multimodal de PDF con Dockling, chunking e ingesta
  • Análisis y extracción de documentos con Dockling (MD en bruto + archivos de imagen)
  • Plugin de ingesta de vídeo (basado en los flujos de trabajo de LLMPrimer)

💾 Gestión de Bases de Conocimiento #

  • Importación/Exportación de bases de conocimiento completas
  • Reconstrucción de KB: cambiar funciones de embeddings, estrategia de chunking, metadatos
  • Mejora del dominio guiada por ontologías para la ingesta, consulta y ajuste fino

🤖 Proyectos Futuros #

Agentes EvaluAItor #

Estado: Proyecto mayor en fase de planificación Hoja de ruta: Pendiente de especificación detallada

LAMB Jarvis #

Estado: Proyecto mayor en fase de planificación Hoja de ruta: Pendiente de especificación detallada

📞 Contacto y Contribuciones #

Para preguntas sobre la hoja de ruta o para contribuir al desarrollo: