Chat SDK

Plataforma multi-tenant SaaS para crear y desplegar chatbots con IA en tu sitio web. Los chatbots están potenciados por Google Gemini 2.5 Flash.

Estructura del proyecto

chat-bot/
├── backend/     # API REST con NestJS
├── dashboard/   # Panel de administración con React
├── sdk/         # Widget embeddable del chatbot
└── test.html    # Página de prueba manual

Ramas

Rama	Base de datos	Estado
master	MongoDB (Mongoose)	Principal
mongo-version	MongoDB (Mongoose)	Alternativa
postgres-version	PostgreSQL (TypeORM)	Experimental

master — MongoDB

git checkout master

Backend con MongoDB usando Mongoose. Ideal para prototipado rápido y esquemas flexibles.

cd backend
cp .env.example .env   # Configurar MONGO_URI y GEMINI_API_KEY
docker compose up -d   # Levanta MongoDB + API
npm run seed           # Puebla la BD con datos de ejemplo

postgres-version — PostgreSQL

git checkout postgres-version

Backend con PostgreSQL usando TypeORM. Esquema relacional con migraciones.

cd backend
cp .env.example .env   # Configurar DATABASE_URL y GEMINI_API_KEY
docker compose up -d   # Levanta PostgreSQL + API
npm run migration:run  # Ejecutar migraciones
npm run seed           # Puebla la BD con datos de ejemplo

Tecnologías

Componente	Stack
Backend	NestJS, TypeScript
Dashboard	React 19, Vite, Tailwind CSS 4
SDK	React 19, Shadow DOM, UMD/ESM
AI	Google Generative AI (Gemini 2.5 Flash)

Requisitos

• Node.js 22+
• Docker + Docker Compose
• Una clave de API de Google Generative AI

Variables de entorno

Las variables requeridas están en backend/.env:

Variable	Descripción
MONGO_URI / DATABASE_URL	URI de conexión a la base de datos
GEMINI_API_KEY	API key de Google Gemini
PORT	Puerto del servidor (por defecto 3000)

Inicio rápido

# 1. Clonar y seleccionar rama
git clone <repo-url>
cd chat-bot
git checkout master   # o postgres-version

# 2. Configurar backend
cp backend/.env.example backend/.env
# Editar backend/.env con tus claves

# 3. Levantar servicios
cd backend
docker compose up -d

# 4. Sembrar datos
npm run seed

# 5. Iniciar dashboard
cd ../dashboard
npm install
npm run dev

# 6. Abrir http://localhost:5173

Licencia

MIT