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Biblioteca .NET modular para construir aplicaciones de IA inteligentes

Cambia de provider, conecta RAG, carga documentos — todo a través de una API unificada.

📖 Primeros pasos · Referencia de API · GitHub ↗

¿Qué paquete instalar?

dotnet add package Mythosia.AI                    # empieza aquí (solo con este es suficiente)
dotnet add package Mythosia.AI.Rag                # opcional: cuando necesites RAG
dotnet add package Mythosia.VectorDb.Postgres     # opcional: vector store para producción

Paso	Paquete	Cuándo
1	`Mythosia.AI`	Empieza aquí — generación de texto, streaming, function calling, structured output (OpenAI / Claude / Gemini / Grok / DeepSeek / Perplexity)
2	`Mythosia.AI.Rag`	Cuando necesites RAG — chunking, embedding, hybrid search, reranking, InMemory store, document loaders (Word / Excel / PowerPoint / PDF)
3	`Mythosia.VectorDb.Postgres` / `Qdrant` / `Pinecone`	Cuando necesites un vector store de producción en lugar de InMemory — elige uno

Arquitectura

graph TD
    subgraph "🔗 Orchestration Layer"
        Rag["<b>Mythosia.AI.Rag</b><br/>RagPipeline · TextSplitters<br/>EmbeddingProviders · HybridSearch · Reranking<br/><i>netstandard2.1 · v7.5.0</i>"]
    end

    subgraph "⚡ Core AI"
        AI["<b>Mythosia.AI</b><br/>OpenAI · Anthropic · Google<br/>xAI · DeepSeek · Perplexity<br/><i>netstandard2.1 · v6.5.0</i>"]
        AIAbs["<b>Mythosia.AI.Abstractions</b><br/>IAIService · shared models<br/><i>netstandard2.1 · v2.3.0</i>"]
    end

    subgraph "🔌 Provider Packages"
        Alibaba["<b>Mythosia.AI.Providers.Alibaba</b><br/>Qwen / Alibaba provider package<br/><i>netstandard2.1 · v1.2.6</i>"]
    end

    subgraph "📄 Document Loaders"
        Office["<b>Mythosia.Documents.Office</b><br/>Word · Excel · PowerPoint<br/><i>netstandard2.1 · v1.1.0</i>"]
        Pdf["<b>Mythosia.Documents.Pdf</b><br/>PdfPig Parser<br/><i>netstandard2.1 · v1.1.1</i>"]
    end

    subgraph "📐 Composite Abstractions"
        RagAbs["<b>Mythosia.AI.Rag.Abstractions</b><br/>ITextSplitter · IEmbeddingProvider<br/>IContextBuilder · IRetrievalStrategy · IReranker<br/>RagDocument<br/><i>netstandard2.1 · v6.2.0</i>"]
    end

    subgraph "🗄️ Vector Stores — elige uno o más"
        InMem["<b>Mythosia.VectorDb.InMemory</b><br/>Cosine Similarity · TopK · BM25<br/><i>netstandard2.1 · v4.1.0</i>"]
        Pine["<b>Mythosia.VectorDb.Pinecone</b><br/>Managed Index · Namespace · Scope<br/><i>netstandard2.1 · v4.0.1</i>"]
        Pg["<b>Mythosia.VectorDb.Postgres</b><br/>pgvector · HNSW · IVFFlat · HybridSearch<br/><i>net10.0 · v10.7.1</i>"]
        Qd["<b>Mythosia.VectorDb.Qdrant</b><br/>gRPC · Cosine · Euclidean · Dot · HybridSearch<br/><i>netstandard2.1 · v4.1.1</i>"]
    end

    subgraph "🧱 Foundation Abstractions"
        LoaderAbs["<b>Mythosia.Documents.Abstractions</b><br/>IDocumentLoader · IDocumentParser<br/>ParsedDocument · DoclingDocument<br/><i>netstandard2.1 · v1.2.0</i>"]
        VdbAbs["<b>Mythosia.VectorDb.Abstractions</b><br/>IVectorStore · HybridSearchAsync · VectorRecord<br/>VectorFilter · VectorSearchResult · Bm25Tokenizer<br/><i>netstandard2.1 · v4.0.1</i>"]
    end

    AI --> AIAbs
    Rag --> AIAbs
    Rag --> Office
    Rag --> Pdf
    Rag --> RagAbs
    Rag --> InMem
    Alibaba --> AI
    RagAbs --> VdbAbs
    Office --> LoaderAbs
    Pdf --> LoaderAbs
    InMem --> VdbAbs
    Pine --> VdbAbs
    Pg --> VdbAbs
    Qd --> VdbAbs

Demo / Pruébalo (Chat UI)

Este repositorio incluye un ejemplo de Chat UI construido con Mythosia.AI — ejecuta Mythosia.AI.Samples.ChatUi para probar la biblioteca directamente.

Ejecutar el ejemplo

Inicia Mythosia.AI.Samples.ChatUi en tu máquina:

# desde el directorio raíz del repositorio
dotnet run --project samples/Mythosia.AI.Samples.ChatUi

2026-02-27.18-21-02.mp4

Inicio Rápido

Generación de texto básica

using Mythosia.AI;

var service = new OpenAIService(apiKey, httpClient);
var response = await service.GetCompletionAsync("¡Hola!");

Streaming

await foreach (var token in service.StreamAsync("Cuéntame una historia"))
{
    Console.Write(token);
}

Streaming con razonamiento

Todos los providers con soporte de razonamiento (OpenAI, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek) usan el mismo patrón:

await foreach (var content in service.StreamAsync(message, new StreamOptions().WithReasoning()))
{
    if (content.Type == StreamingContentType.Reasoning)
        Console.Write($"[Razonamiento] {content.Content}");
    else if (content.Type == StreamingContentType.Text)
        Console.Write(content.Content);
}

Function Calling

var service = new OpenAIService(apiKey, httpClient)
    .WithFunction(
        "get_weather",
        "Obtener información meteorológica actual para una ubicación",
        ("location", "Nombre de la ciudad y el país", required: true),
        (string location) => $"El clima en {location} está soleado, 28°C"
    );

var response = await service.GetCompletionAsync("¿Cómo está el tiempo en Madrid?");

Structured Output (básico)

// Deserializa la respuesta del LLM directamente a un POCO C# con auto-recuperación
var result = await service.GetCompletionAsync<WeatherResponse>(
    "¿Cómo está el tiempo en Madrid?");

Structured Output (lista)

// Las colecciones funcionan directamente — sin wrapper necesario
var items = await service.GetCompletionAsync<List<ItemDto>>(
    "Extrae todas las entidades de este documento...");

Structured Output (streaming)

// Transmite cada fragmento de texto en tiempo real + recibe el objeto deserializado al final
var run = service.BeginStream(prompt).As<MyDto>();

await foreach (var chunk in run.Stream())
    Console.Write(chunk);          // interfaz en tiempo real

MyDto dto = await run.Result;      // parseado y auto-recuperado

Política de Resumen de Conversación

// Resume automáticamente mensajes anteriores cuando la conversación se hace larga
service.ConversationPolicy = SummaryConversationPolicy.ByMessage(
    triggerCount: 20,
    keepRecentCount: 5
);

// Disparar por conteo de tokens
service.ConversationPolicy = SummaryConversationPolicy.ByToken(
    triggerTokens: 3000,
    keepRecentTokens: 1000
);

// Usa normalmente — el resumen ocurre automáticamente
await service.GetCompletionAsync("Continúa la conversación...");

// En streaming, aplica la política de resumen antes de StreamAsync()
await service.ApplySummaryPolicyIfNeededAsync();
await foreach (var chunk in service.StreamAsync("Continúa..."))
    Console.Write(chunk.Content);

// Guardar/restaurar el resumen entre sesiones
string saved = service.ConversationPolicy.CurrentSummary;
policy.LoadSummary(saved);

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

dotnet add package Mythosia.AI.Rag

using Mythosia.AI.Rag;

var service = new AnthropicService(apiKey, httpClient)
    .WithRag(rag => rag
        .AddDocument("manual.txt")
        .AddDocument("policy.txt")
    );

var response = await service.GetCompletionAsync("¿Cuál es la política de reembolso?");

Providers Soportados

Provider	Paquete	Modelos
OpenAI	`Mythosia.AI`	GPT-5.5 / 5.5 Pro / 5.4 / 5.4 Mini / 5.4 Nano / 5.4 Pro / 5.3 Codex / 5.2 / 5.2 Pro / 5.2 Codex / 5.1 / 5 / 5 Pro / 5 Mini / 5 Nano, GPT-4.1 / 4.1 Mini / 4.1 Nano, GPT-4o / 4o Mini, o3 / o3 Pro
Anthropic	`Mythosia.AI`	Claude Fable 5, Opus 4.8 / 4.7 / 4.6 / 4.5 / 4.1 / 4, Sonnet 4.6 / 4.5, Haiku 4.5
Google	`Mythosia.AI`	Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3.5 Flash, Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 2.5 Pro/Flash/Flash-Lite
xAI	`Mythosia.AI`	Grok 4.3, Grok 4.20 (reasoning / non-reasoning), Grok Build 0.1, Grok 3 Mini
DeepSeek	`Mythosia.AI`	Chat, Reasoner
Perplexity	`Mythosia.AI`	Sonar, Sonar Pro, Sonar Reasoning Pro
Alibaba / Qwen	`Mythosia.AI.Providers.Alibaba`	Qwen Max / Plus / Turbo / Qwen3 / Qwen3.5 variants

Paquetes

Core

Paquete	NuGet	Descripción
Mythosia.AI		Biblioteca core — providers integrados, streaming, function calling y soporte multimodal
Mythosia.AI.Abstractions		Interfaz `IAIService` y modelos compartilhados — paquete de contrato ligero para bibliotecas
Mythosia.AI.Providers.Alibaba		Paquete provider Alibaba / Qwen basado en `Mythosia.AI`

RAG

Paquete	NuGet	Descripción
Mythosia.AI.Rag		Extensión RAG fluente para IAIService con API `.WithRag()`
Mythosia.AI.Rag.Abstractions		Interfaces y modelos de los componentes del pipeline RAG

Document Loaders

Paquete	NuGet	Descripción
Mythosia.Documents.Abstractions		Interfaces y modelos del loader de documentos (`IDocumentLoader`, `DoclingDocument`)
Mythosia.Documents.Office		Parser OpenXml para Word / Excel / PowerPoint
Mythosia.Documents.Pdf		Parser PDF basado en PdfPig

Vector Stores

Elige uno o más — todos implementan IVectorStore del paquete Abstractions.

Paquete	NuGet	Descripción
Mythosia.VectorDb.Abstractions		Contrato `IVectorStore` · `VectorRecord` · `VectorFilter`
Mythosia.VectorDb.InMemory		Store en memoria — sin infraestructura, ideal para prototipado
Mythosia.VectorDb.Pinecone		Pinecone HTTP API — aislamiento por index/namespace/scope
Mythosia.VectorDb.Postgres		PostgreSQL + pgvector — índices HNSW / IVFFlat, listo para producción
Mythosia.VectorDb.Qdrant		Qdrant gRPC client — Cosine / Euclidean / Dot, aprovisionamiento automático

Estructura del Repositorio

src/
  core/
    Mythosia.AI/                        # Biblioteca AI core
    Mythosia.AI.Abstractions/           # Interfaz IAIService y modelos compartilhados
    Mythosia.AI.Providers.Alibaba/      # Paquete provider Alibaba / Qwen
  loaders/
    Mythosia.Documents.Abstractions/    # Contrato document loader (IDocumentLoader, DoclingDocument)
    Mythosia.Documents.Office/          # Loader de documentos Office (Word/Excel/PowerPoint)
    Mythosia.Documents.Pdf/             # Loader de documentos PDF
  rag/
    Mythosia.AI.Rag/                    # RAG Fluent API y pipeline
    Mythosia.AI.Rag.Abstractions/       # Interfaces y modelos RAG (RagDocument)
  vectordb/
    Mythosia.VectorDb.Abstractions/     # Contrato vector store
    Mythosia.VectorDb.InMemory/         # Vector store en memoria
    Mythosia.VectorDb.Pinecone/         # Vector store Pinecone
    Mythosia.VectorDb.Postgres/         # PostgreSQL + pgvector
    Mythosia.VectorDb.Qdrant/           # Vector store Qdrant
samples/                                # Aplicaciones de ejemplo
tests/                                  # Proyectos de test unitario / integración

Instalación

dotnet add package Mythosia.AI

Para operaciones LINQ avanzadas con streams:

dotnet add package System.Linq.Async

Documentación

Guía de introducción
README Mythosia.AI — Referencia completa de API: function calling, streaming y configuración de modelos
README Mythosia.AI.Rag — Uso del pipeline RAG e implementaciones personalizadas
Guía de loaders
Notas de versión

Licencia

Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT.

Origen

Este proyecto era originalmente parte de Mythosia.

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RAG

Document Loaders

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Documentación

Licencia

Origen

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