Paleografía Hispánica AI
Proyecto experimental · código abierto (MIT) · sin desplegar públicamente
Asistente experimental que ayuda a transcribir, normalizar y revisar manuscritos hispánicos mediante inteligencia artificial multimodal.
React · TypeScript · Node.js · Express · Google Gemini
Resumen y problema
Paleografía Hispánica AI es un entorno de trabajo web para la transcripción paleográfica de manuscritos hispánicos de la Edad Moderna (siglos XV-XVIII), con atención a los fondos del Archivo General de Indias, el Archivo General de Simancas y el Archivo Histórico Nacional.
Transcribir un manuscrito de esta época exige reconocer abreviaturas, tipos de letra y convenciones que varían por escribano, época y archivo — un trabajo lento y especializado. La aplicación usa IA multimodal para proponer una primera lectura completa (transcripción literal, versión normalizada, metadatos y abreviaturas), dejando siempre la validación final a una persona experta.
Es un proyecto experimental, publicado como caso de estudio técnico y como código abierto: no está desplegado como servicio público, y se ejecuta en local con una clave de Gemini propia.
Cómo funciona
Seleccionar un escaneo
Se sube una imagen del manuscrito (JPEG, PNG o WebP, máximo 20 MB) desde el navegador.
Envío al backend
La imagen viaja a un servidor Express en una única petición; el navegador nunca conoce ni necesita la clave de Gemini.
Análisis multimodal con Gemini
El servidor llama a Google Gemini con la imagen y una instrucción paleográfica, personalizable por la persona usuaria.
Presentación estructurada
El resultado se organiza en transcripción literal, versión normalizada, metadatos archivísticos, listado de abreviaturas y cotejo línea a línea con el visor de la imagen.
Revisión, edición y exportación
La persona usuaria revisa y edita el resultado, y lo exporta en Markdown, texto plano o copiándolo al portapapeles.
Mi papel
Definí el alcance del producto, la experiencia de revisión humana y los criterios de publicación responsable, y dirigí un proceso de desarrollo asistido por IA hasta convertir el prototipo en una aplicación funcional y publicable como código abierto.
Arquitectura y tecnologías
Frontend
React 19 + TypeScript + Tailwind CSS, construido con Vite.
Backend
Node.js + Express: único punto del sistema que conoce la clave de Gemini.
Integración con IA
Google Gemini, invocado exclusivamente desde el servidor mediante un único endpoint de análisis.
Persistencia
Sin base de datos: el trabajo vive en memoria del navegador.
Cómo utiliza la IA
Para qué se usa
Google Gemini analiza la imagen del manuscrito en una única llamada multimodal por documento, ejecutada siempre desde el servidor, y genera transcripción, normalización, metadatos y abreviaturas.
Qué limitaciones tiene
El resultado no constituye una transcripción paleográfica ni una atribución archivística certificada; el propio proyecto advierte que no debe presentarse como tal en trabajos académicos, jurídicos o patrimoniales.
Por qué requiere revisión humana
Los manuscritos hispánicos de los siglos XV-XVIII combinan abreviaturas y grafías que varían por escribano, época y archivo; el resultado de la IA es un punto de partida que una persona con competencia paleográfica debe revisar y validar.
Decisiones y desafíos
Clave de Gemini solo en el servidor
GEMINI_API_KEY se mantiene exclusivamente en el servidor: el navegador nunca la recibe ni se expone a través de ninguna variable de compilación.
Retirar los manuscritos de ejemplo sin procedencia verificable
Se retiraron los manuscritos de ejemplo que no tenían procedencia y atribución verificables: la aplicación arranca con el área de trabajo vacía en vez de mostrar documentación de origen dudoso.
Etiquetar los metadatos como estimación de IA
Los títulos, fechas y tipologías inferidos por el modelo se presentan siempre como estimaciones de IA, y la revisión humana es parte obligatoria del flujo antes de dar el resultado por bueno.
Evitar que una estimación se presente como dato confirmado
Evitar que las estimaciones de la IA se presenten como datos archivísticos confirmados: los campos inferidos se etiquetan explícitamente y nunca se completan con un valor plausible por defecto.
Validar el archivo antes de llamar a Gemini
Validar tamaño, formato, tipo MIME y contenido base64 de la imagen antes de llamar a Gemini, tanto en el cliente como en el servidor.
Adaptar la interfaz a pantallas móviles estrechas
Adaptar la navegación y los paneles internos a pantallas móviles estrechas, con una interfaz pensada originalmente para escritorio.
Testing, seguridad y resultado
24/24
pruebas automatizadas del servidor
Cliente + servidor
validación del archivo en ambas capas
Build y tipos
compilación y TypeScript verificados
Los tests del servidor usan un cliente de Gemini simulado: no consumen cuota real ni hacen llamadas de red al proveedor de IA.
Seguridad y privacidad
La clave de Gemini se configura únicamente en el servidor y nunca se expone al navegador. Las imágenes que se suben para analizar se envían a Google Gemini para su procesamiento — no subas documentación personal, restringida o sobre la que no tengas derechos suficientes. El trabajo vive en memoria del navegador: se pierde al recargar la página, sin base de datos ni cuentas de usuario.
Resultado
Es un proyecto experimental, funcional de extremo a extremo en local: sube un escaneo, lo analiza con Gemini y presenta transcripción, normalización, metadatos y abreviaturas listos para revisar y exportar. No está preparado como servicio público — el propio proyecto documenta que el endpoint de análisis está abierto, sin límite de peticiones ni protección frente a abuso — y hoy solo se ejecuta en local. La primera versión incluía manuscritos de ejemplo cuyas fichas archivísticas resultaron ser invención del modelo; se retiraron, y la aplicación arranca hoy con el área de trabajo vacía.
Características
- Transcripción literal con marcas de incertidumbre ([ilegible], [dudoso: lectura])
- Versión normalizada según la norma ortográfica de la RAE
- Diccionario paleográfico de abreviaturas hispánicas, consultable por categoría y periodo
- Guía de tipologías de escritura y de los archivos AGI, AGS y AHN
- Cotejo línea a línea sincronizado con el visor de la imagen
- Metadatos archivísticos orientativos, etiquetados como estimación de IA
- Edición manual disponible antes de exportar
Capturas
Ficha técnica
- Tipo de aplicación
- Aplicación web ejecutable en local
- Plataforma
- Navegador web
- Estado
- Experimental
- Disponibilidad
- Código abierto
- Datos
- En memoria del navegador — sin persistencia
- Tecnologías principales
- React 19 · TypeScript · Node.js · Express · Vite · Tailwind CSS · Google Gemini
- Licencia
- MIT
- Entrada
- JPEG, PNG y WebP · máximo 20 MB
- Salida
- Markdown, texto plano y copia al portapapeles
- #Paleografía
- #Manuscritos históricos
- #IA multimodal
Repositorio y ejecución en local
El código es público bajo licencia MIT. Para ejecutarlo en tu equipo necesitas Node.js 20 o superior y tu propia clave de Gemini:
Clona el repositorio: git clone https://github.com/al-grano-ia/paleografia-hispanica-ai.git
Instala las dependencias: cd paleografia-hispanica-ai && npm install
Copia .env.example a .env y añade tu propia GEMINI_API_KEY
Arranca el servidor: npm run dev — disponible en http://localhost:3000
Código abierto
Proyecto experimental · código abierto (MIT) · sin desplegar públicamente
El proyecto está publicado como código abierto bajo licencia MIT: puedes revisarlo, ejecutarlo en tu propio equipo con tu propia clave de Gemini, o partir de él para tu propio caso de uso.
No está desplegado como servicio público.