Tres motores de recuperación dentro de un producto es un problema real de ingeniería: tienen que compartir identidad y enrutamiento sin compartir tablas. Esta plataforma lo resuelve con una frontera de API interna e incluye el benchmark con el que se mide.

CompanyBrain es una plataforma de conocimiento empresarial local-first en la que un espacio de trabajo está delante de tres motores de recuperación. El RAG ingenuo responde preguntas con mucha evidencia con fragmentación, incrustaciones en pgvector y búsqueda por palabras clave fusionadas en un solo ranking; GraphRAG responde preguntas de relación de varios saltos mediante extracción de entidades de LightRAG almacenada en PostgreSQL con Apache AGE; y el motor Gbrain responde desde páginas Markdown con fragmentos, hechos y enlaces fusionados por rango recíproco.

Cada motor mantiene su propia ruta de carga, procesamiento, recuperación y mantenimiento, y la plataforma aporta identidad, enrutamiento y el espacio de trabajo por encima. La API de la plataforma nunca lee directamente las tablas de los módulos: llama a la API HTTP de cada módulo con un token interno. La puerta de enlace de agentes orquesta los servidores MCP de los módulos en lugar de implementar la recuperación por sí misma.

El repositorio incluye un universo de demostración en inglés reproducible y un benchmark: sobre diez consultas contra siete documentos, ambos motores vectoriales alcanzan Recall@5 de 1,000, y toda consulta de relación devuelve contexto de grafo no vacío. Hoy se admiten imágenes como entrada, mientras que devolver imágenes como citas sigue en la hoja de ruta.

Léelo por la frontera entre módulos (la plataforma nunca lee una tabla de módulo, llama a su API) y por un benchmark que se puede reproducir en lugar de citarse.