Crea RAG multilingüe en mi aplicación con búsqueda neuronal local y MandAPI solo para generar la respuesta. Utiliza SentenceTransformer sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 y CrossEncoder cross-encoder/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1, o rutas locales compatibles que elija explícitamente. Conserva la aplicación y mantén la clave real en el servidor. Implementa --demo con datos fijos, sin descargas, importaciones pesadas ni llamadas API. En --live usa embeddings neuronales normalizados, selección top-k, reranking CrossEncoder y una llamada a https://api.mandapi.com/v1/chat/completions con un MODEL_ID exacto visible para mi cuenta. No uses TF-IDF llamándolo búsqueda neuronal ni inventes endpoints de embeddings/rerank de MandAPI. Comprueba los límites de tokens, conserva IDs estables y pide respuestas basadas solo en fragmentos con citas. Prepara instrucciones de instalación y obtención de pesos para que yo las ejecute; no descargues pesos grandes ni hagas inferencia de pago automáticamente. Separa la validación simulada de los resultados neuronales y reales.