kore-engine 0.2.1

Kore — Motor de Conocimiento Inteligente. Cache + comprensión + decisión en un solo paquete.

Kore Engine

El motor de conocimiento que responde antes que tu LLM.

---

El problema

Cada empresa que usa un LLM gasta miles de euros al mes respondiendo las mismas preguntas una y otra vez. El 70-80% de las consultas de tus usuarios ya las has respondido antes.

La solución

pip install kore-engine

Kore se pone delante de tu LLM. Si sabe la respuesta, la da en menos de 1 milisegundo. Si no sabe, te dice que no sabe y tú decides si pasarla al LLM. Cada respuesta buena que pasa por Kore se queda para la próxima vez.

from kore import Kore

k = Kore("mi_dominio")
k.ingest("mi_conocimiento.jsonl")

r = k.ask("¿cómo se calcula el IVA?")
if r and r.confident:
    return r.answer          # <1ms, 0 tokens, 0 coste
else:
    return llamar_al_llm()   # Solo cuando Kore no sabe

Por qué Kore

	Kore	RAG + VectorDB	LLM directo
Instalación	pip install kore-engine	Redis + Pinecone + embeddings + orquestador	API key
Dependencias	0	4-6 servicios	1 API
Latencia	<1ms	50-200ms	500-3000ms
Coste por query	0	~$0.001 (embeddings)	$0.01-0.10
Aprende solo	Si	No	No
Memoria conversacional	Si	No	Limitada

Qué puede hacer

Responder sin LLM — Kore tiene múltiples niveles de comprensión. No es un simple cache de texto exacto. Entiende variaciones, sinónimos y contexto.

Recordar conversaciones — Si un usuario pregunta "tipos de IVA" y luego dice "y el repercutido?", Kore sabe que habla de IVA repercutido.

k.ask("tipos de IVA en España", session_id="user_1")
# → "General 21%, reducido 10%, superreducido 4%"

k.ask("y el repercutido?", session_id="user_1")
# → "El IVA repercutido es el que cobra la empresa al vender..."

Aprender de las interacciones — Cuando tu LLM da una buena respuesta y el usuario la valida, Kore la incorpora. La próxima vez no necesita LLM.

k.feedback("¿cómo se cierra el ejercicio?", respuesta_del_llm, positive=True)
# A partir de ahora, Kore responde esa pregunta solo

Cualquier dominio — Fiscal, legal, médico, soporte técnico, e-commerce, educación. Tú defines las categorías de tu dominio y Kore se adapta.

k = Kore("soporte_tecnico", config=DomainConfig(
    name="soporte",
    categories={
        "hardware": ["pc", "monitor", "teclado", "ratón", "impresora"],
        "software": ["windows", "office", "email", "vpn", "antivirus"],
        "red": ["wifi", "ethernet", "dns", "proxy", "firewall"],
    },
))

Ingestar de todo — JSONL, CSV, JSON, ChatML, conversations. Le metes tu conocimiento en el formato que tengas.

k.ingest("faq.jsonl")
k.ingest("soporte.csv")
k.ingest([{"query": "...", "answer": "..."}])

Estadísticas en tiempo real — Sabes exactamente cuánto te ahorras.

s = k.stats()
# → hit_rate: 78%, queries: 15420, hits: 12028, misses: 3392

Comprensión semántica (opcional)

El paquete base ya es potente. Pero si quieres comprensión por significado (no solo por palabras), activa el nivel semántico:

pip install kore-engine[semantic]

k = Kore("mi_dominio", semantic=True)

Añade ~35MB. Sin PyTorch (2GB+). Sin GPU. Corre en cualquier CPU.

Rendimiento real

Probado con un dataset de 7,888 pares pregunta-respuesta de contabilidad española:

Métrica	Resultado
Ingesta	7,888 entries en 1.1s
Hit rate en queries del dominio	100%
Falsos positivos (queries fuera de dominio)	0%
Latencia media	0.9ms/query
Memoria conversacional	16/16 queries contextuales resueltas
Sesiones paralelas	Aislamiento perfecto

Persistencia

# En memoria (rápido, volátil)
k = Kore("dominio", db_path=":memory:")

# En disco (persiste entre reinicios)
k = Kore("dominio", db_path="mi_conocimiento.db")

API completa

from kore import Kore, DomainConfig

k = Kore("dominio", config=config)

# ── Conocimiento
k.ingest(source)                          # Carga masiva
k.add(query, answer)                      # Entrada individual
k.clear()                                 # Limpiar todo

# ── Consulta
r = k.ask(query)                          # Sin sesión
r = k.ask(query, session_id="user_1")     # Con memoria

# ── Resultado
r.answer                                  # Respuesta
r.score                                   # Confianza (0.0 - 1.0)
r.confident                               # True si score >= 0.7
r.level                                   # Nivel de matching
r.category                                # Categoría detectada

# ── Memoria
k.context(session_id)                     # Estado de la sesión
k.history(session_id)                     # Últimos turnos
k.forget(session_id)                      # Olvidar sesión

# ── Aprendizaje
k.feedback(query, answer, positive=True)  # Registrar feedback
k.learn()                                 # Incorporar feedback acumulado

# ── Estadísticas
k.stats()                                 # Hit rate, contadores, etc.

Requisitos

• Python 3.10+
• Nada más

Licencia

MIT — IAFiscal © 2026