💬 Chat con Gemini AI - Proyecto Django

Sistema de chat integrado con Google Gemini AI, desarrollado con Django.

🚀 Características

• ✅ Chat en tiempo real con Gemini AI
• ✅ Historial de conversaciones guardado en base de datos
• ✅ Interfaz moderna y responsive
• ✅ Panel de administración Django
• ✅ API REST para integración

📋 Requisitos

• Python 3.8+
• Django 5.0+
• Cuenta de Google con acceso a Gemini API

🔧 Instalación

1. Clona el repositorio

git clone <tu-repositorio>
cd ia

2. Crea y activa un entorno virtual

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

3. Instala las dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configura las credenciales

Opción A: Usando API Key (RECOMENDADO - Más fácil)

1. Obtén tu API Key en: https://aistudio.google.com/app/apikey
2. Configura la variable de entorno:

# Windows PowerShell:
$env:GEMINI_API_KEY="tu_api_key_aqui"

# Linux/Mac:
export GEMINI_API_KEY="tu_api_key_aqui"

Opción B: Usando Service Account (Avanzado)

1. Copia credentials.example.json a credentials.json
2. Reemplaza con tus credenciales reales de Google Cloud
3. Habilita Vertex AI API en tu proyecto de Google Cloud

5. Realiza las migraciones

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

6. Crea un superusuario (opcional)

python manage.py createsuperuser

7. Inicia el servidor

python manage.py runserver 9999

O usa el script de inicio:

# Windows:
.\iniciar_chat.bat

🌐 Acceso

• Chat: http://127.0.0.1:9999/
• Admin: http://127.0.0.1:9999/admin/

📁 Estructura del Proyecto

ia/
├── Damasco/           # Configuración principal de Django
│   ├── settings.py    # Configuración del proyecto
│   └── urls.py        # URLs principales
├── main/              # App principal del chat
│   ├── models.py      # Modelo ChatMessage
│   ├── views.py       # Vistas y lógica de Gemini
│   ├── admin.py       # Configuración del admin
│   └── urls.py        # URLs de la app
├── templates/         # Templates HTML
│   └── chat.html      # Interfaz del chat
├── static/            # Archivos estáticos (CSS, JS, imágenes)
├── credentials.example.json  # Ejemplo de credenciales
├── requirements.txt   # Dependencias Python
└── manage.py          # Script de gestión de Django

🔑 Variables de Entorno

Variable	Descripción	Requerida
GEMINI_API_KEY	API Key de Google Gemini	Sí (si no usas service account)

📝 API Endpoints

Método	Endpoint	Descripción
GET	/	Interfaz del chat
POST	/send/	Enviar mensaje a Gemini
POST	/clear/	Limpiar historial del chat

🛡️ Seguridad

IMPORTANTE: Antes de subir a GitHub:

1. ✅ Nunca subas archivos con credenciales reales
2. ✅ Usa .gitignore para excluir archivos sensibles
3. ✅ Las credenciales deben estar en credentials.json (ignorado por git)
4. ✅ Usa variables de entorno para datos sensibles

Archivos que NUNCA deben subirse:

• credentials.json
• sap-b1-ai-integration-*.json
• .env
• db.sqlite3 (base de datos local)

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Fork el proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/NuevaCaracteristica)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Agrega nueva característica')
4. Push a la rama (git push origin feature/NuevaCaracteristica)
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto es de código abierto y está disponible bajo la licencia MIT.

🆘 Soporte

Si tienes problemas:

1. Revisa que tu API Key esté correctamente configurada
2. Verifica que las dependencias estén instaladas: pip install -r requirements.txt
3. Asegúrate de haber ejecutado las migraciones: python manage.py migrate

🙏 Agradecimientos

• Google Gemini AI por la API
• Django Framework
• Comunidad de código abierto

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Desarrollado con ❤️ usando Django y Gemini AI