AI Content Microservice

Microservicio profesional de generación de contenido con IA utilizando FastAPI y Google Gemini.

Características

• API REST con FastAPI
• Integración con Google Gemini AI
• Frontend web interactivo
• Arquitectura modular y escalable
• CORS habilitado
• Documentación automática (Swagger)

Estructura del Proyecto

ai-microservice/
├── app/
│   ├── config/          # Configuración
│   ├── routes/          # Endpoints de la API
│   ├── schemas/         # Modelos Pydantic
│   └── services/        # Lógica de negocio
├── static/              # Frontend
├── main.py              # Punto de entrada
└── requirements.txt     # Dependencias

Instalación

1. Clonar el repositorio

2. Crear entorno virtual:

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

3. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

4. Configurar variables de entorno:

cp .env.example .env
# Edita .env y agrega tu GEMINI_API_KEY

Obtén tu API key en: https://makersuite.google.com/app/apikey

Uso

Iniciar el servidor:

uvicorn main:app --reload

El servicio estará disponible en:

• Frontend: http://localhost:8000
• API Docs: http://localhost:8000/docs

API Endpoints

GET /health

Health check endpoint.

Response:

{
  "status": "healthy",
  "service": "AI Content Microservice"
}

POST /api/v1/content/stream

Genera contenido con streaming (recomendado).

Request:

{
  "topic": "Inteligencia Artificial",
  "tone": "profesional",
  "max_length": 300
}

Response: Streaming de texto en tiempo real

POST /api/v1/content/

Genera contenido sin streaming (para comparación).

Request:

{
  "topic": "Inteligencia Artificial",
  "tone": "profesional",
  "max_length": 300
}

Response:

{
  "generated_text": "Contenido generado por Gemini...",
  "latency": 5.23
}

Tecnologías

• FastAPI - Framework web moderno y rápido
• Google Gemini - Modelo de IA generativa
• Pydantic - Validación de datos
• Uvicorn - Servidor ASGI

Licencia

MIT