# AI Agent Multi-Service Platform

## Descripción

Plataforma avanzada de análisis de IA que integra múltiples agentes especializados para análisis de sentimientos de audio multichannel y consultas legales automatizadas. El proyecto utiliza modelos de última generación como **Whisper**, **Empathic Insight** y **LangChain** con integración a **HuggingFace** y **OpenAI**.

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## Arquitectura del Sistema

### Servicios Disponibles
- **Análisis de Sentimientos de Audio** - Análisis multichannel con separación estéreo
- **Chatbot Legal** - Consultas sobre normativas peruanas con RAG
- **Agente NLQ en SQL** - (Próximamente)
- **Agente de Ciencia de Datos** - (Próximamente)

### Stack Tecnológico
- **Frontend**: Next.js 15.4.5 + React 19 + TypeScript + Tailwind CSS
- **Backend**: FastAPI + Python 3.10 + PyTorch + HuggingFace
- **Base de Datos**: PostgreSQL + ChromaDB (Vector Database)
- **IA/ML**: Whisper, Empathic Insight, LangChain, Sentence Transformers
- **Deployment**: Docker + Docker Compose + Nginx

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## Estructura del Proyecto

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AI-AGENT-PROJECT/
├── backend/                          # Backend FastAPI unificado
│   ├── main.py                      # API principal que combina todos los servicios
│   ├── start_services.py            # Script de inicio flexible
│   ├── requirements.txt             # Dependencias Python completas
│   ├── Dockerfile                   # Imagen Docker del backend
│   │
│   ├── feeling_analytics/           # Servicio de Análisis de Sentimientos
│   │   ├── feeling_analyser_api.py  # API de análisis de sentimientos
│   │   ├── models/
│   │   │   └── audio.py            # Modelos de datos de audio
│   │   └── services/
│   │       ├── sentiment_analyzer.py # Lógica de análisis
│   │       └── database_service.py   # Servicio de base de datos
│   │
│   ├── chat_legal/                  # Servicio de Chat Legal
│   │   ├── legal_api.py            # API del chatbot legal
│   │   ├── chat3.py                # Motor de chat con LangChain
│   │   ├── upload_data.py          # Procesamiento de PDFs
│   │   └── src/
│   │       └── pdf_reports/        # Documentos legales (PDFs)
│   │
│   ├── models/                      # Modelos de IA
│   │   ├── empathic_insight/       # 70+ modelos de emociones
│   │   └── whisper_model/          # Modelo de transcripción
│   │
│   └── chroma_db_dir/              # Base de datos vectorial
│
├── frontend/                        # Frontend Next.js
│   ├── app/                        # Páginas principales
│   │   ├── page.tsx                # Dashboard principal de agentes
│   │   ├── feeling-analytics/      # Página de análisis de sentimientos
│   │   └── chat-legal/             # Página de chat legal
│   │
│   ├── shared/                     # Componentes compartidos
│   │   ├── components/
│   │   │   └── agent-card.tsx      # Tarjetas de agentes
│   │   └── data/
│   │       └── agents.ts           # Configuración de agentes
│   │
│   ├── feeling-analytics/          # Frontend de análisis de sentimientos
│   │   ├── components/
│   │   │   ├── sentiment-visualization.tsx
│   │   │   └── multichannel-analyzer.tsx
│   │   ├── pages/                  # Páginas específicas
│   │   ├── services/               # Servicios API
│   │   └── types/                  # Tipos TypeScript
│   │
│   ├── chat-legal/                 # Frontend de chat legal
│   │   ├── components/
│   │   │   └── legal-chatbot.tsx   # Componente principal de chat
│   │   ├── services/
│   │   │   └── api.ts              # Cliente API del chat legal
│   │   └── types/
│   │       └── index.ts            # Tipos del chat legal
│   │
│   ├── components/                 # Componentes UI (Radix UI)
│   │   └── ui/                     # Sistema de diseño completo
│   ├── styles/
│   │   └── globals.css             # Estilos globales con tema elvIA
│   ├── types/                      # Tipos globales
│   ├── package.json                # Dependencias frontend
│   └── Dockerfile                  # Imagen Docker del frontend
│
├── docker-compose.yml               # Orquestación de servicios
├── docker-compose.prod.yml         # Configuración de producción
├── .env                            # Variables de entorno
├── .env.example                    # Ejemplo de variables
├── .gitignore                      # Archivos ignorados
└── README.md                       # Esta documentación
```

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## Despliegue Rápido

### Opción 1: Docker Compose (Recomendado)

```bash
# 1. Clonar repositorio
git clone <repository-url>
cd ai-agent-project

# 2. Configurar variables de entorno
cp .env.example .env
# Editar .env con tus credenciales

# 3. Levantar servicios completos
docker-compose up --build

# 4. Acceder a los servicios
# Frontend: http://localhost:3000
# Backend API: http://localhost:8000/docs
# Sentiment API: http://localhost:8000/api/feeling-analytics/docs
# Legal Chat API: http://localhost:8000/legal/docs
```

### Opción 2: Desarrollo Local

```bash
# Backend
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate   # Windows
pip install -r requirements.txt
python main.py

# Frontend (nueva terminal)
cd frontend
npm install
npm run dev
```

### Opción 3: Servicios Independientes

```bash
# Solo análisis de sentimientos
cd backend
python start_services.py feeling

# Solo chat legal
cd backend
python start_services.py legal

# Servicios combinados
cd backend
python start_services.py combined
```

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## Endpoints de API

### API Principal (`http://localhost:8000`)
- `GET /` - Información del sistema
- `GET /health` - Estado de salud de todos los servicios
- `GET /docs` - Documentación Swagger unificada

### Análisis de Sentimientos (`/api/feeling-analytics/`)
- `POST /analyze` - Análizar audio multichannel
- `GET /records` - Historial de análisis
- `GET /statistics` - Estadísticas generales
- `DELETE /records/{id}` - Eliminar registro

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## Modelos y Tecnologías IA

### Análisis de Sentimientos
- **Whisper** - Transcripción de audio a texto
- **Empathic Insight** - 40+odelos de análisis emocional
  - Emociones: Alegría, Tristeza, Ira, Miedo, etc.
  - Métricas: Valencia, Activación, Autenticidad
  - Características: Edad, Género, Calidad de grabación


### Procesamiento de Audio
- **Separación de canales estéreo** automática
- **Análisis multichannel** independiente
- **Formatos soportados**: MP3, WAV, M4A, OGG, FLAC
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