ADE-Bot

Chatbot institucional para el Área de Ingeniería en Diseño. Responde consultas sobre pensum, trámites, licitaciones, normativas y finanzas usando recuperación semántica sobre documentos oficiales del área.

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Estructura del proyecto

ADE-Bot Project/
├── main.py               — Servidor FastAPI + endpoints REST
├── services/
│   └── chat_service.py   — Lógica central: RAG + prompt + log
├── infrastructure/
│   ├── llm_client.py     — Cliente Gemini (LangChain)
│   ├── vector_store.py   — ChromaDB con embeddings de Google
│   └── log_repository.py — Registro de consultas en SQLite
├── ingesta/
│   └── ingest.py         — Pipeline offline: PDF → ChromaDB
├── tests/
│   └── banco_preguntas.py — Banco de pruebas Módulo 4
├── static/
│   └── index.html        — Interfaz web (chat + visor 3D)
├── datos/                — Carpeta para los PDFs fuente
├── db/                   — ChromaDB + SQLite (generados)
└── docs/
    ├── arquitectura.md   — Diagramas de arquitectura
    ├── api.md            — Referencia de endpoints REST
    └── guia_pruebas.md   — Guía de pruebas y criterio ≥ 90%

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Requisitos

• Python 3.11+
• Clave de API de Google Gemini (GEMINI_API_KEY)

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Instalación

# 1. Crear entorno virtual
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate          # Windows
# source .venv/bin/activate     # macOS/Linux

# 2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# 3. Configurar variables de entorno
copy .env.example .env
# Editar .env y pegar la clave GEMINI_API_KEY

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Configuración (.env)

Variable	Descripción	Default
GROQ_API_KEY	Clave de la API de Groq (prioridad sobre Gemini)	—
GROQ_MODEL	Modelo Groq a usar	llama-3.3-70b-versatile
GEMINI_API_KEY	Clave de la API de Google Gemini	—
GEMINI_MODEL	Modelo Gemini a usar	gemini-2.5-pro
CHROMA_PATH	Ruta de la base vectorial ChromaDB	./db/chroma
SQLITE_PATH	Ruta del archivo de logs SQLite	./db/logs.db
TOP_K	Fragmentos máximos a recuperar por consulta	4
SIMILARITY_THRESHOLD	Puntuación mínima de similitud semántica	0.75

El servidor usa Groq si GROQ_API_KEY está definida; de lo contrario usa Gemini. Basta con quitar o comentar GROQ_API_KEY en .env para volver a Gemini.

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Ingesta de documentos

Antes de usar el chat, los PDFs deben indexarse en ChromaDB. Coloca los archivos en la carpeta datos/ y ejecuta:

python -m ingesta.ingest

El script detecta automáticamente el tema de cada documento según su nombre:

Palabra clave en nombre	Tema asignado
pensum	Pensum y materias
licitacion	Licitaciones y contratos
proceso	Trámites administrativos
plano	Normas de diseño
financiero	Presupuesto y finanzas
seguridad	Seguridad en obras
(cualquier otro)	General

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Ejecutar el servidor

python main.py

O con recarga automática en desarrollo:

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

La interfaz web queda disponible en http://localhost:8000.

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Interfaz web

La interfaz (static/index.html) incluye:

• Panel de chat — conversaciones múltiples con historial en la barra lateral
• Visor 3D — modelos Sketchfab de 14 materiales de ingeniería, activados automáticamente cuando el usuario menciona un material en la consulta
• Subir PDF — adjunta un documento a la sesión activa para ampliar el contexto del bot
• Historial — las últimas sesiones se guardan en localStorage

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Banco de pruebas (Módulo 4)

python -m tests.banco_preguntas

Evalúa 12 consultas (8 institucionales + 4 fuera de alcance). El criterio de aprobación es ≥ 90 % de precisión. Ver docs/guia_pruebas.md para detalles.

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Equipo

Módulo	Responsable	Área
1	Luis Millán	Base de conocimientos
2	Arnaldo Perdomo	IA y PLN
3	Yvanna Bravo	Interfaz web
4	Keibel Guilarte	Pruebas y control de calidad
5	Alejandro Duarte	Infraestructura y soporte