Chat Agéntico Completo (Fantasía)

Este proyecto implementa un chat de soporte operativo especializado en plataformas ficticias (Applix, Dataflow, WellTrack), usando FastAPI y la API de OpenAI con streaming.

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📂 Estructura del proyecto

chat-app/
├── main.py             # Backend en FastAPI y streaming
├── knowledge_base.json # Base de conocimiento ficticia para derivar contactos
├── static/
│   └── index.html      # Interfaz web moderna
├── .env                # Variables de entorno (API Key de OpenAI)
└── requirements.txt    # Dependencias Python

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🔧 Requisitos previos

• Python 3.8 o superior
• Clave de API de OpenAI válida
• (Opcional) Entorno virtual para Python

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⚙️ Instalación y ejecución

1. Clonar el repositorio

   git clone https://github.com/josemqu/soporte_chat.git
   cd soporte_chat

2. Crear y activar un entorno virtual (recomendado)

   python -m venv venv
   # Linux / macOS
   source venv/bin/activate
   # Windows
   venv\Scripts\activate

3. Instalar dependencias

   pip install -r requirements.txt

4. Configurar variables de entorno
   Crea un archivo .env en la raíz del proyecto con:

   OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

5. Iniciar el servidor FastAPI

   uvicorn main:app --reload

6. Abrir la interfaz en el navegador
   Visita:

   http://localhost:8000/
   

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🧑‍💻 Uso

• Escribe tu mensaje en el campo inferior y presiona Enviar o Enter.
• La conversación aparece en burbujas: tus mensajes en color primario y las respuestas del bot en color de fondo claro.
• La respuesta del bot llega en tiempo real gracias al streaming de la API.

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📖 Personalización

• Base de conocimiento
  Edita knowledge_base.json para cambiar nombres de aplicaciones y contactos ficticios.

• Estilos
  Ajusta colores, fuentes y diseño en static/index.html.

• Parámetros de la API
  En main.py puedes cambiar:

  • Modelo (model)
  • Temperatura (temperature)
  • Otros parámetros del método client.chat.completions.create

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📚 Referencias

• FastAPI Documentation
• OpenAI Python SDK
• FastAPI StreamingResponse

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Tip: Para despliegue en producción, considera usar Uvicorn con Gunicorn y un proxy inverso (Nginx), además de gestionar las variables de entorno de forma segura.