Soundsentiment AI

Herramienta experimental para analizar artistas: obtiene biografías desde TheAudioDB y usa modelos de Hugging Face para clasificar la biografía y generar una "línea de tiempo" (timeline) de eventos importantes.

Características

• Búsqueda de artista y extracción de biografía (TheAudioDB).
• Clasificación semántica de la biografía con Hugging Face (zero-shot).
• Generación estructurada de línea de tiempo (IA + fallback heurístico).
• Interfaz web ligera incluida en wwwroot.

Requisitos

• .NET 8 SDK
• Variable de entorno o configuración: HuggingFace:ApiKey (API key válida de Hugging Face)

Cómo ejecutar

1. Clona el repositorio y abre la carpeta del proyecto.

2. Establece la API key (ejemplo PowerShell):

   $Env:HuggingFace__ApiKey = "tu_hf_api_key"
   

3. Ejecuta la aplicación:

   dotnet run
   

4. Abre el navegador en http://localhost:5000 (o el puerto que muestre la aplicación).

Endpoints principales

• GET /api/artist/analyze?name={artist}

  • Realiza el flujo completo: obtiene biografía, clasificación, imagen, score y timeline (si la IA puede generarlo). Devuelve ArtistAnalysisResponseDto.

• POST /api/artist/timeline

  • Body: { "biography": "...texto completo..." }
  • Genera solo la línea de tiempo usando el modelo instruccional en Hugging Face y devuelve { timeline: ... }.

DTOs importantes

• ArtistAnalysisResponseDto - resultado del análisis con propiedades: artistName, biography, score, imageUrl, timeline, classification.
• TimelineEventDto - evento de timeline con year, event, details.

Frontend

La UI está en wwwroot:

• index.html, app.js, styles.css — interfaz simple para buscar artistas y mostrar resultados.
• El frontend espera timeline como cadena JSON (array) o usa un fallback cliente si el backend no devuelve timeline.

Notas de implementación

• HuggingFaceService encapsula llamadas a la API de Hugging Face. El prompt para GenerateTimeline usa google/flan-ul2 por defecto; puedes cambiar el modelo según cuota/calidad.
• Si la IA no devuelve un array JSON válido, AnalysisService aplica GenerateSimpleTimeline (heurística local) para asegurar resultados.
• Serialización JSON usa camelCase para facilitar consumo por JavaScript (configurado en Program.cs).

Depuración

• Verifica que HuggingFace:ApiKey esté configurada si las peticiones a IA fallan (401 o 429).
• Revisa logs en la consola donde ejecutas dotnet run para excepciones del backend.