Mnemosyne OS
Nuevo La documentación explica cada motor, paso a paso. docs.mnemosyne-os.io →

Para equipos que ya están en Google Cloud

Trae tu propia clave de Vertex AI.
La memoria se queda en tu máquina.

Mnemosyne OS ya habla con Gemini a través de Vertex AI. Añade tu service account en Ajustes, y las llamadas pasan por tu propio proyecto de Google Cloud, en tu propia factura. Tus bóvedas, tu recuerdo y tu escritura se quedan en tu máquina en cualquier caso.

Cómo se conecta

Una clave, en Ajustes.

Abre Ajustes → IA y modelos, añade tu clave de service account de Vertex AI (un archivo JSON), y elígela para el razonamiento o el chat. Mnemosyne OS enruta esas llamadas directo a Google Cloud. Combínala con un modelo local, o con cualquier otro proveedor que Mnemosyne OS soporte, y cambia según la tarea.

Región, registros de auditoría, despliegue dedicado

¿Tienes una checklist? Envíanosla.

Algunas organizaciones necesitan fijar una región, revisar los registros de auditoría de Cloud, o acotar un despliegue a su propio proyecto antes de empezar. Envíanos tu lista real en vez de dejarnos adivinar. La repasamos contigo.

Preguntas

Lo que nos preguntan antes de conectar Vertex.

¿Cómo conectar Vertex AI a un segundo cerebro local-first?
Abre Ajustes → IA y modelos en Mnemosyne OS, añade el archivo JSON de tu service account de Vertex AI y elígelo para el chat o el razonamiento. A partir de ahí las llamadas van a tu propio proyecto de Google Cloud. Las bóvedas, el índice y el recuerdo se quedan en tu máquina. Cómo funciona →
¿Existe una alternativa soberana a un asistente de IA alojado?
Mnemosyne OS guarda la memoria en tu máquina. Eliges el motor tarea por tarea: un modelo local descargado una vez, tu propia clave con un proveedor, o tu propio servidor en tu red. Con Vertex AI la llamada pasa por tu proyecto de Google Cloud, en tu factura. No abres ninguna cuenta con nosotros. Local-first, en detalle →
¿Mis documentos se envían a Google?
Tu pregunta y los pasajes recuperados llegan al modelo, en el momento en que preguntas. La indexación y la búsqueda se ejecutan en tu máquina. Una bóveda marcada MAXIMUM solo responde a las preguntas que la nombran. Su contenido llega a un modelo cloud solo si lo confirmas, cada vez.
Vertex AI o una clave API de Gemini: ¿qué cambia para un equipo?
Ambas rutas están en producción. Una clave API simple depende de una cuenta aparte. Vertex AI pasa por el proyecto de Google Cloud de tu organización, con sus accesos, sus cuotas y su facturación. Algunas organizaciones ya exigen esa vía.
¿Funciona sin cloud en absoluto?
Sí, con un modelo local descargado una vez. La indexación, la búsqueda y la respuesta se ejecutan entonces en la máquina. En cuanto eliges un modelo cloud para una tarea, tu pregunta y los pasajes recuperados van a ese proveedor. Haces esa elección por conversación.
¿Puedo fijar una región u obtener un despliegue dedicado?
Hoy no es autoservicio. Las llamadas ya salen desde tu propio proyecto de Google Cloud. Fijar una región, revisar registros de auditoría o acotar un despliegue dedicado se habla con nosotros antes de empezar. Envíanos tu lista y la leemos. Escríbenos →
¿Quién factura, y cuánto?
La descarga es el OS completo, gratis, sin cuenta. Con tu clave de Vertex, Google te factura directamente tu consumo y nosotros no estamos en ese camino. Un modelo local no cuesta nada una vez descargado. Descargar →

Tu memoria se queda local.
Tu factura de Google sigue siendo tuya.