Conclusiones clave
- Licencia Apache 2.0 — el código fuente (github.com/QuivrHQ/quivr, ahora alojado en github.com/The-Vibe-Company/quivr) es libre de usar, modificar y bifurcar
- Sin commits en la rama principal de GitHub desde el 19 de junio de 2025 — no existe un anuncio formal de cierre, pero tampoco desarrollo visible en más de un año
- La organización de GitHub pasó de llamarse QuivrHQ a The-Vibe-Company; los enlaces antiguos de QuivrHQ redirigen automáticamente
- quivr.com, el sitio de la empresa, ahora promociona un producto de agentes de IA para soporte al cliente sin relación, sin mención de la librería RAG de código abierto
- pip install quivr-core sigue funcionando e instala la versión 0.0.26; el código funciona, pero nadie corrige errores ni revisa pull requests
- Para una interfaz de chat autoalojada lista para usar, evalúa AnythingLLM o Khoj — ambas incluyen una interfaz completa y recibieron commits activos al momento de esta revisión
📍 En una frase
Quivr es una librería Python de código abierto con licencia Apache 2.0 (quivr-core) para integrar RAG en tu propia app, no una interfaz de chat autoalojada, y su rama principal en GitHub no tiene commits desde el 19 de junio de 2025.
💬 En términos simples
Artículos antiguos describen Quivr como un "segundo cerebro" en el navegador que instalas y con el que chateas — esa versión ya no está en el repositorio. Hoy se distribuye como un paquete Python que importas en tu propio código.
⚠️Advertencia: Si buscas una app web autoalojada para "chatear con tus archivos", Quivr en su forma actual no lo es — es una librería Python sin frontend incluido.
¿Sigue mantenido Quivr?
No existe un anuncio formal de cierre o archivado para Quivr, a diferencia de otras herramientas de IA de código abierto que sí publicaron un aviso de cierre con fecha. Pero la evidencia observable apunta en la misma dirección: la rama principal de GitHub no tiene commits desde el 19 de junio de 2025, y la empresa detrás del proyecto ahora promociona un producto sin relación.
El repositorio en sí no está marcado como "archivado" en GitHub — sigue aceptando issues y discusiones, y el código Apache 2.0 se puede instalar por completo hoy. Trátalo como un proyecto inactivo y sin mantenimiento, no como formalmente descontinuado: la diferencia importa para calcular el riesgo de depender de él.
Último commit en la rama principal
- Hallazgo:
- 19 de junio de 2025 — sin commits desde entonces, según la API de commits de GitHub
Organización de GitHub
- Hallazgo:
- El repositorio se movió de QuivrHQ a The-Vibe-Company; los enlaces antiguos redirigen automáticamente
Última versión en PyPI
- Hallazgo:
- quivr-core 0.0.26, publicada el 10 de diciembre de 2024
Versión más nueva sin publicar
- Hallazgo:
- core-0.0.33 se etiquetó en GitHub el 4 de febrero de 2025 pero nunca se publicó en PyPI
Estado del repositorio
- Hallazgo:
- No archivado formalmente — 35 issues abiertos y discusiones siguen habilitadas
Producto actual de la empresa
- Hallazgo:
- quivr.com ahora promociona un producto de agentes de IA para soporte al cliente, sin referencia a la librería RAG
📌Nota: Esto cambia lo que debes esperar de cada sección siguiente: el código Apache 2.0 funciona hoy, pero trátalo como una dependencia congelada sin soporte activo, no como un producto en desarrollo activo.
¿Qué es Quivr?
Quivr es una librería Python de código abierto (licencia Apache 2.0, publicada como quivr-core en PyPI) para añadir generación aumentada por recuperación a tu propia aplicación mediante código — no una app web independiente que se despliega y se abre en un navegador. El proyecto se describe como una ayuda para construir un "segundo cerebro", pero ese segundo cerebro es una librería que importas, no un producto alojado.
- Se instala con pip install quivr-core — sin Docker, frontend ni servicio backend en el repositorio actual
- La abstracción central es la clase Brain: Brain.from_files(...) ingiere documentos, brain.ask(...) los consulta
- Funciona directamente con las API de OpenAI, Anthropic y Mistral, o con modelos locales mediante Ollama, según el README del proyecto
- Ingiere PDF, TXT y Markdown de forma nativa, ampliable con parsers personalizados o el proyecto complementario Megaparse para documentos más complejos
- Los flujos de recuperación (filtrado de historial, reescritura de consultas, recuperación, generación) se configuran mediante un archivo YAML, no una pantalla de ajustes
- Paso opcional de reranking (la integración documentada es Cohere) para reordenar los fragmentos recuperados antes de la generación
¿Qué tipos de documentos, LLM y bases vectoriales soporta Quivr?
Quivr acepta archivos PDF, TXT y Markdown de forma nativa, se conecta a las API de OpenAI, Anthropic y Mistral o a un modelo Ollama local, y se integra con PGVector y FAISS para el almacenamiento vectorial, según la propia documentación y la descripción del repositorio.
- Documentos: PDF, TXT, Markdown de forma nativa; otros formatos mediante un parser personalizado o mediante Megaparse (un proyecto independiente de QuivrHQ) para diseños complejos o con mucho OCR
- API de LLM: OpenAI, Anthropic y Mistral se citan explícitamente en el README como proveedores compatibles
- Modelos locales: Ollama está documentado como backend compatible, permitiendo que el paso del LLM funcione sin llamadas a una API en la nube
- Bases vectoriales: la descripción del repositorio nombra PGVector y FAISS; el proyecto está diseñado para ser agnóstico respecto a la base vectorial, aunque conectar una alternativa es tarea de configuración propia
- Reranking: un paso opcional de reranking con Cohere puede reordenar los fragmentos recuperados antes de que lleguen al LLM
¿Cómo instalar y autoalojar Quivr hoy?
Quivr no tiene ningún servidor que desplegar — "autoalojar" significa ejecutar la librería Python dentro de tu propio script, servicio o aplicación, por completo en infraestructura que controlas tú. Estos pasos dejan una Brain funcional respondiendo preguntas sobre archivos locales.
- 1Instala Python 3.10 o más reciente, luego instala el paquete: pip install quivr-core.
- 2Define una clave API como variable de entorno según el proveedor de LLM que uses — OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY o una clave de Mistral — o apunta Quivr a un endpoint local de Ollama para evitar por completo una llamada a un LLM en la nube.
- 3Crea una Brain a partir de tus archivos: Brain.from_files(name="my_brain", file_paths=["doc1.pdf", "doc2.md"]) ingiere e indexa los documentos en el propio proceso.
- 4Escribe un archivo workflow_config.yaml que defina los pasos de recuperación (filter_history, rewrite, retrieve, generate) más ajustes opcionales de reranker y de LLM como max_input_tokens y temperature.
- 5Carga la configuración con RetrievalConfig.from_yaml("workflow_config.yaml") y llama a brain.ask("tu pregunta", retrieval_config=retrieval_config) para consultar tus documentos.
- 6Persiste el índice tú mismo si necesitas que sobreviva a un reinicio — quivr-core mantiene todo en memoria durante la vida del script, salvo que conectes un almacén vectorial como PGVector o FAISS.
¿Se necesita un servidor o Docker para ejecutar Quivr?
No. quivr-core es un paquete Python que importas en un script o aplicación — pip install quivr-core es todo el despliegue. No hay frontend, servicio backend ni archivo docker-compose incluidos para una interfaz de chat en el navegador, una diferencia notable frente a AnythingLLM o Khoj.
¿Puede Quivr funcionar completamente sin conexión con un LLM local?
Sí, para el paso de generación — el README documenta soporte de Ollama para modelos locales, así que la propia llamada al LLM puede quedarse en tu máquina. El paso opcional de reranking con Cohere es una llamada a una API en la nube, salvo que lo omitas.
¿Quién debería usar Quivr?
La forma actual del proyecto — una librería centrada en código, sin mantenimiento activo — limita a quién le conviene Quivr. Es una opción razonable para un tipo concreto de usuario, y una mala opción para la mayoría de quienes buscan una app de chat documental autoalojada.
Quivr vs. alternativas
Cada alternativa siguiente incluye una interfaz de chat desplegable y tuvo commits en el último mes antes de esta revisión — lo opuesto al estado actual de Quivr.
Herramienta | Interfaz | Licencia | Ideal para | Mantenimiento |
|---|---|---|---|---|
| Quivr | Librería Python, sin UI | Apache 2.0 | Devs que integran RAG en su app | Sin commits principales desde mediados de 2025 |
| AnythingLLM | UI de chat completa, Docker | MIT | Asistente de conocimiento autoalojado listo para usar | Activo |
| Khoj | UI de chat + agentes | AGPL-3.0 | "Segundo cerebro" autoalojado con automatizaciones | Activo |
| PrivateGPT | API + UI de chat | Apache 2.0 | Despliegues estrictos sin conexión / air-gap | Activo |
Errores comunes al evaluar Quivr hoy
Estos errores surgen de tratar artículos antiguos sobre Quivr — incluido su propio marketing histórico — como una descripción de lo que el repositorio ofrece hoy.
Preguntas frecuentes
¿Sigue mantenido Quivr?
No existe un anuncio formal de cierre, pero la rama principal de GitHub no tiene commits desde el 19 de junio de 2025, y la empresa detrás del proyecto (ahora operando como The Vibe Company) promociona en quivr.com un producto de agentes de IA para soporte al cliente sin relación, al momento de esta revisión. Trátalo como inactivo, no como en desarrollo activo.
¿Quivr es una app autoalojada o una librería?
Una librería. quivr-core es un paquete Python (pip install quivr-core) construido alrededor de una clase Brain para generación aumentada por recuperación. El repositorio actual no incluye frontend, servicio backend ni archivo docker-compose.
¿Bajo qué licencia se publica Quivr?
Apache License 2.0, según el archivo LICENSE del repositorio. La insignia automática de licencia de GitHub muestra "Other" para este repositorio, pero el texto del archivo LICENSE en sí es la licencia estándar Apache 2.0.
¿Quivr soporta LLM locales?
Sí. El README documenta soporte de Ollama para modelos locales, además del soporte directo de API para OpenAI, Anthropic y Mistral.
¿Qué tipos de archivo puede ingerir Quivr?
PDF, TXT y Markdown de forma nativa. Otros formatos requieren un parser personalizado, o el proyecto complementario Megaparse para documentos más complejos como PDF escaneados.
¿Qué bases de datos vectoriales soporta Quivr?
La descripción del repositorio nombra PGVector y FAISS. El proyecto está diseñado en principio para ser agnóstico respecto a la base vectorial, pero conectar un almacén alternativo sigue siendo tarea de configuración del usuario.
¿En qué se diferencia Quivr de AnythingLLM o Khoj?
AnythingLLM y Khoj incluyen ambos una interfaz de chat desplegable y tuvieron commits en el último mes antes de esta revisión. Quivr solo ofrece la librería Python, sin frontend incluido y sin commits en su rama principal desde junio de 2025.
¿Se puede instalar Quivr hoy?
Sí. pip install quivr-core instala la versión 0.0.26, y el código funciona como se documenta. No obtendrás correcciones de errores, nuevas integraciones ni soporte a futuro.
¿quivr.com es el mismo proyecto que el software de código abierto?
Lo opera la misma empresa. Al momento de esta revisión, quivr.com promociona un producto de agentes de IA para soporte al cliente y no menciona la librería RAG de código abierto ni un asistente de conocimiento autoalojado.