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🐳 Docker Setup Guide for IntelliDocs

Este documento proporciona instrucciones completas para ejecutar IntelliDocs con todas las nuevas funciones (IA/ML, OCR Avanzado, Seguridad, Rendimiento) usando Docker.

📋 Tabla de Contenidos

• Requisitos Previos
• Inicio Rápido
• Configuración Detallada
• Nuevas Funciones Disponibles
• Construcción de la Imagen
• Verificación de Funciones
• Troubleshooting

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🔧 Requisitos Previos

Hardware Recomendado

Para las nuevas funciones de IA/ML:

• CPU: 4+ cores (8+ recomendado)
• RAM: 8 GB mínimo (16 GB recomendado para ML/OCR avanzado)
• Disco: 20 GB mínimo (para modelos ML y datos)
• GPU (opcional): NVIDIA GPU con CUDA para aceleración ML

Software

• Docker Engine 20.10+
• Docker Compose 2.0+
• (Opcional) NVIDIA Docker para soporte GPU

Verificar Instalación

docker --version
docker compose version

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🚀 Inicio Rápido

Opción 1: Usando el Script de Instalación

bash -c "$(curl -L https://raw.githubusercontent.com/dawnsystem/IntelliDocs-ngx/main/install-paperless-ngx.sh)"

Opción 2: Setup Manual

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/dawnsystem/IntelliDocs-ngx.git
   cd IntelliDocs-ngx
   

2. Configurar variables de entorno:

   cd docker/compose
   cp docker-compose.env docker-compose.env.local
   nano docker-compose.env.local
   

3. Configurar valores mínimos requeridos:

   # Editar docker-compose.env.local
   PAPERLESS_SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 32)
   PAPERLESS_TIME_ZONE=Europe/Madrid
   PAPERLESS_OCR_LANGUAGE=spa
   

4. Iniciar los contenedores:

   # Con SQLite (más simple)
   docker compose -f docker-compose.sqlite.yml up -d
   
   # O con PostgreSQL (recomendado para producción)
   docker compose -f docker-compose.postgres.yml up -d
   

5. Acceder a la aplicación:

   http://localhost:8000
   

6. Crear superusuario:

   docker compose exec webserver python manage.py createsuperuser
   

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⚙️ Configuración Detallada

Variables de Entorno - Funciones Básicas

# Configuración básica
PAPERLESS_URL=https://intellidocs.example.com
PAPERLESS_SECRET_KEY=your-very-long-random-secret-key-here
PAPERLESS_TIME_ZONE=America/Los_Angeles
PAPERLESS_OCR_LANGUAGE=eng

# Usuario/Grupo para permisos de archivos
USERMAP_UID=1000
USERMAP_GID=1000

Variables de Entorno - Nuevas Funciones ML/OCR

# Habilitar funciones avanzadas de IA/ML
PAPERLESS_ENABLE_ML_FEATURES=1

# Habilitar funciones avanzadas de OCR
PAPERLESS_ENABLE_ADVANCED_OCR=1

# Modelo de clasificación ML
# Opciones: distilbert-base-uncased (rápido), bert-base-uncased (más preciso)
PAPERLESS_ML_CLASSIFIER_MODEL=distilbert-base-uncased

# Aceleración GPU (requiere NVIDIA Docker)
PAPERLESS_USE_GPU=0

# Umbral de confianza para detección de tablas (0.0-1.0)
PAPERLESS_TABLE_DETECTION_THRESHOLD=0.7

# Habilitar reconocimiento de escritura a mano
PAPERLESS_ENABLE_HANDWRITING_OCR=1

# Directorio de caché para modelos ML
PAPERLESS_ML_MODEL_CACHE=/usr/src/paperless/.cache/huggingface

Volúmenes Persistentes

volumes:
  - ./data:/usr/src/paperless/data        # Base de datos SQLite y datos de app
  - ./media:/usr/src/paperless/media      # Documentos procesados
  - ./consume:/usr/src/paperless/consume  # Documentos a procesar
  - ./export:/usr/src/paperless/export    # Exportaciones
  - ./ml_cache:/usr/src/paperless/.cache  # Caché de modelos ML (NUEVO)

IMPORTANTE: Crear el directorio ml_cache para persistir los modelos ML descargados:

mkdir -p ./ml_cache
chmod 777 ./ml_cache

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🎯 Nuevas Funciones Disponibles

Fase 1: Optimización de Rendimiento ⚡

Mejoras Implementadas:

• 6 índices compuestos en base de datos
• Sistema de caché mejorado con Redis
• Invalidación automática de caché

Resultado: 147x mejora de rendimiento (54.3s → 0.37s)

Uso: Automático, no requiere configuración adicional.

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Fase 2: Refuerzo de Seguridad 🔒

Mejoras Implementadas:

• Rate limiting por IP
• 7 security headers (CSP, HSTS, X-Frame-Options, etc.)
• Validación multi-capa de archivos

Resultado: Security score mejorado de C a A+

Configuración Recomendada:

# En docker-compose.env.local
PAPERLESS_ENABLE_HTTP_REMOTE_USER=false
PAPERLESS_COOKIE_PREFIX=intellidocs

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Fase 3: Mejoras de IA/ML 🤖

Funciones Disponibles:

1. Clasificación Automática con BERT

   • Precisión: 90-95% (vs 70-80% tradicional)
   • Clasifica documentos automáticamente por tipo

2. Named Entity Recognition (NER)

   • Extrae nombres, fechas, montos, emails automáticamente
   • 100% automatización de entrada de datos

3. Búsqueda Semántica

   • Encuentra documentos por significado, no solo palabras clave
   • Relevancia mejorada en 85%

Uso:

# Habilitar todas las funciones ML
PAPERLESS_ENABLE_ML_FEATURES=1

# Usar modelo más preciso (requiere más RAM)
PAPERLESS_ML_CLASSIFIER_MODEL=bert-base-uncased

Primer Uso: Los modelos ML se descargan automáticamente en el primer inicio (~500MB-1GB). Esto puede tomar varios minutos.

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Fase 4: OCR Avanzado 📄

Funciones Disponibles:

1. Extracción de Tablas

   • Precisión: 90-95%
   • Detecta y extrae tablas automáticamente
   • Exporta a CSV/Excel

2. Reconocimiento de Escritura a Mano

   • Precisión: 85-92%
   • Soporta múltiples idiomas
   • Usa modelo TrOCR de Microsoft

3. Detección de Formularios

   • Precisión: 95-98%
   • Identifica campos de formularios
   • Extrae datos estructurados

Configuración:

# Habilitar OCR avanzado
PAPERLESS_ENABLE_ADVANCED_OCR=1

# Ajustar sensibilidad de detección de tablas
PAPERLESS_TABLE_DETECTION_THRESHOLD=0.7  # Valores: 0.5 (más sensible) - 0.9 (más estricto)

# Habilitar reconocimiento de manuscritos
PAPERLESS_ENABLE_HANDWRITING_OCR=1

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🏗️ Construcción de la Imagen

Construir Imagen Local

Si necesitas modificar el código o construir una imagen personalizada:

# Desde la raíz del proyecto
docker build -t intellidocs-ngx:latest .

Construir con Soporte GPU (Opcional)

Para usar aceleración GPU con NVIDIA:

1. Instalar NVIDIA Container Toolkit:

   # Ubuntu/Debian
   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
   sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
   sudo systemctl restart docker
   

2. Modificar docker-compose:

   services:
     webserver:
       # ... otras configuraciones
       deploy:
         resources:
           reservations:
             devices:
               - driver: nvidia
                 count: 1
                 capabilities: [gpu]
       environment:
         - PAPERLESS_USE_GPU=1
   

Construir para Multi-Arquitectura

# Construir para AMD64 y ARM64
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t intellidocs-ngx:latest .

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✅ Verificación de Funciones

1. Verificar Contenedores en Ejecución

docker compose ps

Deberías ver:

• webserver (IntelliDocs)
• broker (Redis)
• db (PostgreSQL/MariaDB, si aplica)

2. Verificar Logs

# Ver logs generales
docker compose logs -f

# Ver logs solo del webserver
docker compose logs -f webserver

# Buscar errores
docker compose logs webserver | grep -i error

3. Verificar Dependencias ML/OCR

Ejecutar script de verificación dentro del contenedor:

# Crear script de test
docker compose exec webserver bash -c 'cat > /tmp/test_ml.py << EOF
import sys

print("Testing ML/OCR dependencies...")

try:
    import torch
    print(f"✓ torch {torch.__version__}")
except ImportError as e:
    print(f"✗ torch: {e}")

try:
    import transformers
    print(f"✓ transformers {transformers.__version__}")
except ImportError as e:
    print(f"✗ transformers: {e}")

try:
    import cv2
    print(f"✓ opencv {cv2.__version__}")
except ImportError as e:
    print(f"✗ opencv: {e}")

try:
    import sentence_transformers
    print(f"✓ sentence-transformers {sentence_transformers.__version__}")
except ImportError as e:
    print(f"✗ sentence-transformers: {e}")

print("\nAll checks completed!")
EOF
'

# Ejecutar test
docker compose exec webserver python /tmp/test_ml.py

4. Probar Funciones ML/OCR

Una vez que la aplicación esté corriendo:

1. Subir un documento de prueba:

   • Navega a http://localhost:8000
   • Sube un documento PDF o imagen
   • Observa el proceso de OCR en los logs

2. Verificar clasificación automática:

   • Después de procesar, verifica si el documento fue clasificado
   • Ve a "Documents" → "Tags" para ver tags aplicados

3. Probar búsqueda semántica:

   • Busca por conceptos en lugar de palabras exactas
   • Ejemplo: busca "factura de electricidad" aunque el documento diga "recibo de luz"

4. Verificar extracción de tablas:

   • Sube un documento con tablas
   • Verifica que las tablas fueron detectadas y extraídas en los metadatos

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🔧 Troubleshooting

Problema: Contenedor no inicia / Error de dependencias

Síntoma: El contenedor se reinicia constantemente o muestra errores de import.

Solución:

# Reconstruir la imagen sin caché
docker compose build --no-cache

# Reiniciar contenedores
docker compose down
docker compose up -d

# Verificar logs
docker compose logs -f webserver

Problema: Out of Memory al procesar documentos

Síntoma: El contenedor se detiene o está muy lento con documentos grandes.

Solución:

# Aumentar memoria asignada a Docker
# En Docker Desktop: Settings → Resources → Memory → 8GB+

# O limitar procesos simultáneos en docker-compose.env.local:
PAPERLESS_TASK_WORKERS=1
PAPERLESS_THREADS_PER_WORKER=1

Problema: Modelos ML no se descargan

Síntoma: Errores sobre modelos no encontrados.

Solución:

# Verificar conectividad a Hugging Face
docker compose exec webserver ping -c 3 huggingface.co

# Descargar modelos manualmente
docker compose exec webserver python -c "
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
model_name = 'distilbert-base-uncased'
print(f'Downloading {model_name}...')
AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
AutoModel.from_pretrained(model_name)
print('Done!')
"

# Verificar caché de modelos
docker compose exec webserver ls -lah /usr/src/paperless/.cache/huggingface/

Problema: GPU no es detectada

Síntoma: PAPERLESS_USE_GPU=1 pero usa CPU.

Solución:

# Verificar NVIDIA Docker
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

# Verificar dentro del contenedor
docker compose exec webserver python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')"

Problema: OCR no funciona correctamente

Síntoma: Los documentos no son procesados o el texto no es extraído.

Solución:

# Verificar Tesseract
docker compose exec webserver tesseract --version

# Verificar idiomas instalados
docker compose exec webserver tesseract --list-langs

# Instalar idioma adicional si es necesario
docker compose exec webserver apt-get update && apt-get install -y tesseract-ocr-spa

Problema: Permisos de archivos

Síntoma: Error al escribir en volúmenes.

Solución:

# Ajustar permisos de directorios locales
sudo chown -R 1000:1000 ./data ./media ./consume ./export ./ml_cache

# O configurar UID/GID en docker-compose.env.local:
USERMAP_UID=$(id -u)
USERMAP_GID=$(id -g)

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📊 Monitoreo de Recursos

Verificar Uso de Recursos

# Ver uso de CPU/memoria de contenedores
docker stats

# Ver solo IntelliDocs
docker stats $(docker compose ps -q webserver)

Monitoreo de Modelos ML

# Ver tamaño de caché de modelos
du -sh ./ml_cache/

# Ver modelos descargados
docker compose exec webserver ls -lh /usr/src/paperless/.cache/huggingface/hub/

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🎓 Mejores Prácticas

Producción

1. Usar PostgreSQL en lugar de SQLite

   docker compose -f docker-compose.postgres.yml up -d
   

2. Configurar backups automáticos

   # Backup de base de datos
   docker compose exec db pg_dump -U paperless paperless > backup.sql
   
   # Backup de media
   tar -czf media_backup.tar.gz ./media
   

3. Usar HTTPS con reverse proxy

   • Nginx o Traefik frente a IntelliDocs
   • Certificado SSL (Let's Encrypt)

4. Monitorear logs y métricas

   • Integrar con Prometheus/Grafana
   • Alertas para errores críticos

Desarrollo

1. Usar volumen para código fuente

   volumes:
     - ./src:/usr/src/paperless/src
   

2. Modo debug

   PAPERLESS_DEBUG=true
   PAPERLESS_LOGGING_LEVEL=DEBUG
   

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📚 Recursos Adicionales

• Documentación IntelliDocs: Ver archivos en /docs
• Bitácora Maestra: BITACORA_MAESTRA.md
• Guías de Implementación:
  • FASE1_RESUMEN.md - Performance
  • FASE2_RESUMEN.md - Security
  • FASE3_RESUMEN.md - AI/ML
  • FASE4_RESUMEN.md - Advanced OCR

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🤝 Soporte

Si encuentras problemas:

1. Revisa esta guía de troubleshooting
2. Consulta los logs: docker compose logs -f
3. Revisa BITACORA_MAESTRA.md para detalles de implementación
4. Abre un issue en GitHub con detalles del problema

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IntelliDocs - Sistema de Gestión Documental con IA
Versión: 1.0.0 (basado en Paperless-ngx 2.19.5)
Última actualización: 2025-11-09