23° RAG Assistant - Inteligencia Documental

Una aplicación web de inteligencia artificial para subir documentos y chatear con ellos usando la API de Google Gemini. Inspirada en el estilo sofisticado del café premium 23°.

Características

✅ Búsqueda RAG Avanzada - Sistema completo de Retrieval Augmented Generation ✅ Estilo Premium 23° - Diseño elegante con paleta de colores café ✅ Persistencia de Estado - Los documentos sobreviven a reinicios del servidor ✅ Markdown Formateado - Respuestas con formato profesional ✅ Indicadores de Carga - Animaciones suaves mientras procesa ✅ Documentación API - Ejemplos listos para usar en cURL ✅ Gestión de API Key - Actualiza tu clave desde la interfaz ✅ Todo en Español - Interfaz completamente en español

Tecnologías

• Backend: Flask (Python 3.13+)
• Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript Vanilla
• IA: Google Gemini API (gemini-2.5-flash)
• Estilo: Diseño inspirado en 23° Coffee Style
• Markdown: marked.js para formateo de respuestas

Configuración Rápida

1. Crear Entorno Virtual

# Crear entorno virtual
python3 -m venv venv

# Activar entorno virtual
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate

2. Instalar Dependencias

pip install -r requirements.txt

3. Configurar API Key

Edita el archivo .env y reemplaza your_actual_api_key_here con tu API key de Google Gemini:

GEMINI_API_KEY=tu_api_key_aqui

4. Ejecutar Aplicación

python app.py

5. Acceder

Abre tu navegador en http://localhost:5001

Uso de la Aplicación

Subir Documentos

1. Haz clic en el área de upload o arrastra archivos
2. Soporta: PDF, TXT, DOC, DOCX, JSON, MD, PY, JS, HTML, CSS, XML, CSV
3. Espera el procesamiento (verás indicador de carga)
4. Los documentos persisten incluso si reinicias el servidor

Chatear con Documentos

1. Una vez subido un archivo, el chat se activa
2. Haz preguntas en español sobre tus documentos
3. Las respuestas incluyen citas y referencias
4. El chat mantiene contexto de conversación

Documentación API

1. Cambia a la pestaña "Documentación API"
2. Copia los comandos cURL listos para usar
3. Actualiza tu API key directamente desde la interfaz
4. Integra con n8n, Postman, o cualquier cliente HTTP

Estructura del Proyecto

gemini-rag/
├── app.py                    # Backend Flask
├── templates/
│   └── index.html           # Frontend con estilo 23°
├── uploads/                 # Archivos temporales
├── store_state.json         # Estado persistente
├── requirements.txt         # Dependencias Python
├── .env                     # Variables de entorno
├── .gitignore              # Exclusiones Git
└── README.md               # Esta documentación

Paleta de Colores 23°

• Azul Elegante: rgb(19, 50, 80) - Fondo principal
• Crema Cálido: rgb(234, 216, 201) - Texto principal
• Dorado Premium: #d4af37 - Acentos y botones
• Azul Oscuro: #0a1f2e - Elementos profundos

Tipografía

• Headers: Cormorant SC (serif elegante)
• Body: Open Sans (clean moderno)
• Código: Space Mono (monospace técnico)

Limitaciones

• Tamaño máximo de archivo: 100MB
• Tiempo de procesamiento: hasta 120 segundos
• Historial de conversación: últimos 7 mensajes
• Formatos soportados: ver lista arriba

Solución de Problemas

Error "GEMINI_API_KEY no encontrada"

• Asegúrate de tener el archivo .env con tu API key
• Verifica que el archivo esté en el directorio raíz

Error "Timeout al procesar archivo"

• Archivos grandes pueden tardar hasta 2 minutos
• Intenta con archivos más pequeños primero

Los documentos desaparecen al reiniciar

• La aplicación debería restaurar el estado automáticamente
• Verifica que store_state.json exista y tenga datos

Licencia

Este proyecto es para uso educativo y demostración. Respeta los términos de servicio de Google Gemini API.

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23° RAG Assistant - Donde la elegancia del café premium se encuentra con la inteligencia artificial avanzada. ☕🤖