🤖 Chatbot API experto en Programación y Recomendación de Cursos

Este proyecto es una API REST basada en FastAPI que funciona como un chatbot experto en Python. Utiliza el modelo Mistral a través de OpenRouter (compatible con la API de OpenAI) para generar respuestas conversacionales.

🚀 Requisitos

• Python 3.8 o superior
• Tener una API Key de OpenRouter
• Conexión a internet

🛠 Instalación

1. Clona este repositorio o descarga los archivos

2. Crea un entorno virtual: bash python -m venv venv

3. Activa el entorno virtual:

   • Windows: venv\Scripts\activate
   • macOS/Linux: source venv/bin/activate

4. Instala las dependencias: bash pip install -r requirements.txt

5. Crea un archivo .env en la raíz del proyecto con: env API_KEY=tu_api_key_de_openrouter
   BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1

▶ Ejecución

Inicia el servidor con: bash uvicorn main:app --reload

• API disponible en: http://127.0.0.1:8000
• Documentación Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs

📬 Ejemplo de uso

Petición POST a /chat: json {"pregunta": "¿Qué es una lista en Python?"}

Respuesta esperada: json {"respuesta": "Una lista en Python es una colección ordenada y mutable de elementos..."}

🐳 Despliegue con Docker

Construye la imagen: bash docker build -t python-chatbot .

Ejecuta el contenedor: bash docker run -d -p 8000:8000 --name chatbot --env-file .env python-chatbot

☁️ Despliegue en Render

1. Crea un nuevo "Web Service" en Render
2. Conecta tu repositorio GitHub
3. Configura las variables de entorno
4. Usa este comando de inicio: bash uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

📁 Estructura del proyecto

API_CHAT/
├── chatbot ├── chatbot.py # API con FastAPI ├── config.py # Contiene el PROMPT_SISTEMA ├── .env.example # Variables de entorno
├── index.html # Estructura ├── script.js # Funcionalidad ├── styles.css # Diseño ├── version.txt # Versión manejada ├── requirements.txt # Dependencias ├── entorno_virtual ├── icon ├── icono_pestaña

👨‍💻 Autores

Dumas Restrepo Paula Márquez