Rete

O que é Rete?

Rete é uma plataforma local de IA para dispositivos Apple que permite executar IA diretamente no seu Mac, iPhone, iPad e Apple TV — sem usar serviços de nuvem. Após a instalação, seus dispositivos podem se conectar para formar uma malha de computação e dividir o trabalho, acelerando e melhorando as respostas.

A ideia central é “pague uma vez, possua para sempre”, sem assinaturas e sem necessidade de nuvem. Rete oferece uma experiência de chat mais ferramentas de suporte, como resposta a perguntas sobre documentos (RAG), assistência de código e histórico de conversas pesquisável, tudo rodando nos seus dispositivos.

Principais Recursos

• IA local-first nos seus dispositivos Apple (macOS, iOS, Apple TV): conversas e execução de modelos rodam no dispositivo, sem depender de processamento em nuvem.
• “Computação em malha” multi-dispositivo via Wi-Fi: dispositivos se descobrem automaticamente e podem contribuir com poder de GPU via Metal.
• Balanceamento automático de carga entre dispositivos: Rete direciona tarefas para o dispositivo mais rápido na malha e exibe métricas de desempenho.
• Suporte e flexibilidade de modelos: baixe ou importe modelos, incluindo Llama, Mistral, Phi, Gemma e Qwen.
• “Especialistas ajustados” integrados: vem com 5 modos de especialistas ajustados para alternar.
• RAG de documentos e busca em seus arquivos: suporta PDFs, código, CSV e texto, para que perguntas sejam baseadas em documentos fornecidos usando recuperação de contexto por embeddings.
• Renderização de Markdown com destaque de sintaxe: melhora a legibilidade para escrita e saídas relacionadas a código.
• Memória e personalização entre conversas: lembra fatos chave e aprende suas preferências e contexto ao longo do tempo.
• Organização e busca de conversas: pastas mais busca completa no histórico de mensagens.
• Malha remota via código de convite: conecte dispositivos em redes diferentes usando um código de convite para que mais dispositivos entrem na sua malha.

Como Usar o Rete

1. Instale o Rete no seu Mac, depois abra o app. O Rete analisa seu hardware e recomenda um modelo de IA adequado à sua máquina.
2. Instale o Rete no seu iPhone, iPad e/ou Apple TV. Quando esses dispositivos estiverem na mesma rede Wi-Fi, eles se conectam automaticamente para formar uma malha.
3. Inicie um chat no Rete. Seus dispositivos dividem o trabalho, e você pode usar recursos como RAG de documentos, pastas e histórico pesquisável enquanto interage com a IA.

Casos de Uso

• Assistente pessoal e Q&A estilo pesquisa: faça perguntas no chat e mantenha um histórico pesquisável entre conversas, tudo local nos seus dispositivos.
• Perguntas baseadas em documentos (RAG): envie ou referencie PDFs, CSVs ou arquivos de texto/código e faça perguntas ancoradas no conteúdo usando recuperação por embeddings.
• Fluxos de ajuda e revisão de código: use modos de especialistas integrados e saídas com sintaxe destacada para auxiliar na escrita e revisão de código.
• Suporte à escrita com formatação: gere e refine texto enquanto visualiza respostas com renderização de Markdown e blocos de código destacados.
• Inferência local mais rápida escalando dispositivos: para prompts longos ou pesados, adicione um iPad, iPhone ou Apple TV para expandir a malha de computação e distribuir o trabalho pelo hardware disponível.

FAQ

Preciso de uma conta em nuvem ou assinatura para usar o Rete?
Não. O site afirma que o Rete roda nos seus dispositivos, não usa nuvem, não requer contas e não tem assinaturas.

Quais dispositivos são suportados?
O Rete suporta macOS no Mac e iOS no iPhone e iPad, mais um app para Apple TV.

Como conecto vários dispositivos?
Dispositivos se conectam automaticamente via Wi-Fi para formar uma malha. Para redes diferentes, você pode compartilhar um código de convite.

Quais modelos o Rete pode rodar?
O Rete pode baixar modelos pelo app ou importar os seus. O site lista Llama, Mistral, Phi, Gemma e Qwen como famílias de modelos suportadas.

O que é “Document RAG” no Rete?
Refere-se a adicionar documentos (como PDFs, código, CSV ou texto) para fazer perguntas baseadas nos seus dados, usando busca por embeddings para recuperar contexto relevante.

Alternativas

• Aplicativos de LLM/chat locais auto-hospedados: Em vez de uma malha de dispositivos em hardware Apple, estes executam modelos localmente em uma única máquina (ou via servidores locais que você gerencia), geralmente com um fluxo de configuração diferente.
• Chatbots baseados em nuvem: Estes lidam com a inferência na nuvem e geralmente oferecem acesso mais fácil entre dispositivos, mas diferem da abordagem local-first do Rete (sem nuvem, sem contas mencionadas no site).
• Toolkits locais de RAG e pipelines de embeddings: Se o seu objetivo principal é Q&A baseado em documentos, alternativas podem focar em recuperação, indexação e embeddings, deixando a UX de chat e orquestração de dispositivos para você.
• Runners de modelos focados em desenvolvedores: Ferramentas que priorizam gerenciamento de modelos e inferência no seu hardware podem ser uma alternativa se você quiser mais controle sobre seleção de modelos e runtime, embora não forneçam o mesmo fluxo de malha de dispositivos Apple.