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🤖 Santos Pegasus AI Agent

Asistente Inteligente basado en Gemini 2.5 Flash + RAG para Consulta de Documentación Corporativa

Python FastAPI Streamlit LangChain License

📋 Índice

🎯 Descripción

Santos Pegasus AI Agent es un sistema avanzado de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que permite consultar la documentación interna de Santos Pegasus Soluciones utilizando inteligencia artificial de última generación.

🎯 Objetivo Principal

Proporcionar respuestas precisas y contextualizadas sobre la documentación corporativa, incluyendo:

  • 🏗️ Arquitectura de Microservicios
  • ⚙️ Ingeniería Backend
  • 🎨 Ingeniería Frontend
  • 🚨 Incidentes y Post Mortems
  • 👨‍💻 Onboarding de Desarrolladores

💡 Valor Propuesto

  • ⚡ Respuestas en tiempo real con Gemini 2.5 Flash
  • 📚 Fuentes verificadas con citas exactas
  • 🎯 Alta precisión mediante búsqueda semántica
  • 📱 100% Responsive para todos los dispositivos
  • 🔒 Seguridad con CORS optimizado

🏗️ Arquitectura

🏗️ Arquitectura

                 👤 Usuario
                      │
                      ▼
         ┌────────────────────────┐
         │   Streamlit (UI)        │
         │   Puerto 8501           │
         └──────────┬──────────────┘
                    │ HTTP
                    ▼
         ┌────────────────────────┐
         │    FastAPI (API)        │
         │    Puerto 8000          │
         └──────────┬──────────────┘
                    │
                    ▼
        ┌──────────────────────────┐
        │ Retrieval-Augmented       │
        │ Generation (LangChain)    │
        └──────────┬────────────────┘
                   │
        ┌──────────┴───────────┐
        ▼                      ▼
   FAISS Vector DB       Gemini 2.5 Flash
        ▲
        │
  Documentación PDF

📊 Diagrama de Arquitectura del Sistema

graph TB
    A[📄 Documentación PDF] -->|Extracción de Texto| B[🔄 Text Splitter]
    B -->|Chunking 1000 tokens| C[🧠 Sentence Embeddings]
    C -->|Vectorización| D[🗄️ FAISS Vector Store]
    
    E[👤 Usuario] -->|Pregunta| F[💬 Streamlit UI]
    F -->|HTTP Request| G[⚡ FastAPI Backend]
    
    G -->|Consulta Semántica| D
    D -->|Top-k Documentos| H[🔍 Retriever]
    H -->|Contexto + Pregunta| I[🤖 Gemini 2.5 Flash]
    I -->|Respuesta Generada| G
    G -->|JSON Response| F
    F -->|Respuesta + Fuentes| E
    
    style A fill:#FF6B6B
    style B fill:#4ECDC4
    style C fill:#45B7D1
    style D fill:#96CEB4
    style E fill:#FFEAA7
    style F fill:#DDA0DD
    style G fill:#98D8C8
    style H fill:#F7DC6F
    style I fill:#BB8FCE
Loading

🔄 Flujo de Datos RAG

sequenceDiagram
    participant U as 👤 Usuario
    participant UI as 💬 Streamlit
    participant API as ⚡ FastAPI
    participant RAG as 🔍 RAG System
    participant LLM as 🤖 Gemini
    
    U->>UI: Escribe pregunta
    UI->>API: POST /ask {question}
    API->>RAG: ask_question(question)
    RAG->>RAG: Búsqueda vectorial
    RAG->>LLM: Contexto + Pregunta
    LLM->>RAG: Respuesta generada
    RAG->>API: {answer, sources}
    API->>UI: JSON Response
    UI->>U: Muestra respuesta + fuentes
Loading

📁 Estructura de Componentes

graph LR
    subgraph "🎨 Frontend - Streamlit"
        A[streamlit_app.py]
        B[components.py]
        C[styles.py]
        D[export.py]
        E[utils.py]
    end
    
    subgraph "⚡ Backend - FastAPI"
        F[api.py]
        G[rag.py]
        H[models.py]
    end
    
    subgraph "🔄 Procesamiento"
        I[ingest.py]
        J[config.py]
    end
    
    subgraph "📊 Datos"
        K[data/ PDFs]
        L[vectorstore/ FAISS]
    end
    
    A --> F
    B --> F
    E --> F
    F --> G
    G --> L
    I --> K
    I --> L
Loading

✨ Características

🎯 Características Principales

Característica Descripción Estado
🔍 Búsqueda Semántica Búsqueda por significado, no solo palabras clave ✅ Activo
🤖 Gemini 2.5 Flash LLM de última generación de Google ✅ Activo
📚 Citas Exactas Respuestas con fuentes documentadas ✅ Activo
⚡ Tiempo Real Respuestas en < 2 segundos ✅ Activo
📱 Responsive Design Funciona en todos los dispositivos ✅ Activo
💾 Exportación Markdown y PDF del historial ✅ Activo
📊 Métricas Estadísticas de uso en tiempo real ✅ Activo
🎨 Tema Oscuro Identidad visual Santos Pegasus ✅ Activo

🚀 Características Técnicas

  • 🔍 Vector Search: FAISS con HuggingFace Embeddings
  • 🤖 LLM Integration: Google Gemini 2.5 Flash via LangChain
  • ⚡ API REST: FastAPI con documentación automática
  • 💬 Chat UI: Streamlit con experiencia tipo ChatGPT
  • 📱 Responsive: Media queries CSS para todos los dispositivos
  • 🔒 CORS: Configuración optimizada para cross-origin
  • 📊 Metrics: Tracking de preguntas, documentos y tiempos
  • 💾 Export: Markdown y PDF con metadatos

🛠️ Tecnologías

🐍 Backend Stack

Python: "3.10+"
FastAPI: "0.116.1"
Uvicorn: "0.35.0"
LangChain: "0.3.27"
LangChain-Community: "0.3.27"
LangChain-Core: "0.3.86"
LangChain-Google-GenAI: "2.0.10"

🧠 AI/ML Stack

Transformers: "4.45.0+"
Sentence-Transformers: "3.0.0+"
Torch: "2.5.1+"
FAISS-CPU: "1.8.0+"
HuggingFace-Embeddings: "0.1.2"

🎨 Frontend Stack

Streamlit: "1.39.0"
Requests: "2.34.2"
Pydantic: "2.10+"
Python-Dotenv: "1.1.1"

📄 Data Processing

PyPDF: "6.0.0"
LangChain-Text-Splitters: "0.3.11"

📁 Estructura del Proyecto

challenge-alura-agent/
├── 📁 app/                          # Backend FastAPI
│   ├── __init__.py
│   ├── api.py                       # Endpoints REST
│   ├── rag.py                       # Sistema RAG
│   ├── models.py                    # Modelos Pydantic
│   ├── config.py                    # Configuración
│   └── ingest.py                    # Procesamiento de PDFs
│
├── 📁 ui/                           # Frontend Streamlit
│   ├── __init__.py
│   ├── streamlit_app.py             # Aplicación principal
│   ├── components.py                # Componentes UI
│   ├── styles.py                    # CSS personalizado
│   ├── export.py                    # Funciones de exportación
│   ├── utils.py                     # Cliente API + métricas
│   └── README.md                    # Documentación UI
│
├── 📁 data/                         # Documentación fuente
│   └── *.pdf                        # PDFs corporativos
│
├── 📁 vectorstore/                  # Base de datos vectorial
│   └── faiss_index/                 # Índice FAISS
│
├── 📁 .venv/                        # Entorno virtual
├── 📁 .qodo/                        # Configuración IDE
│
├── .env                             # Variables de entorno
├── .gitignore                       # Ignorados Git
├── .dockerignore                    # Ignorados Docker
├── Dockerfile.api                   # Imagen Docker para el backend FastAPI
├── Dockerfile.streamlit             # Imagen Docker para la interfaz Streamlit
├── docker-compose.yml               # Orquestación de los servicios (API + UI)
├── requirements.txt                 # Dependencias
├── test_llm.py                      # Script para validar la conexión y respuesta del LLM
├── LICENSE                          # Licencia MIT
└── README.md                        # Documentación principal

🐳 Contenedorización

El proyecto está preparado para ejecutarse mediante Docker utilizando una arquitectura de dos servicios independientes:

Archivo Descripción
Dockerfile.api Construye la imagen del backend basado en FastAPI, encargado del procesamiento de documentos, recuperación de información (RAG) y comunicación con Gemini.
Dockerfile.streamlit Construye la imagen de la interfaz web desarrollada con Streamlit, proporcionando un chat interactivo para consultar la documentación corporativa.
docker-compose.yml Orquesta ambos servicios, configura la red interna, los puertos expuestos y facilita el despliegue completo mediante un único comando (docker compose up --build).

🚀 Instalación

📋 Prerrequisitos

  • ✅ Python 3.10 o superior
  • ✅ pip (gestor de paquetes Python)
  • ✅ Git (opcional, para clonar)
  • ✅ Google API Key para Gemini

⚡ Instalación Paso a Paso

1. Clonar el Repositorio

git clone <repository-url>
cd challenge-alura-agent

2. Crear Entorno Virtual

# Windows
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# Linux/Mac
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3. Instalar Dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configurar Variables de Entorno

# Crear archivo .env
GOOGLE_API_KEY=tu_google_api_key_aqui

5. Procesar Documentación

python -m app.ingest

✅ Salida esperada:

✅ Vectorstore creado correctamente

⚡ Uso Rápido

🎯 Iniciar el Sistema

Terminal 1: Servidor FastAPI

uvicorn app.api:app --reload

✅ Salida esperada:

INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000
INFO:     Application startup complete

Verificación del backend

Terminal 2: Interfaz Streamlit

streamlit run ui/streamlit_app.py

✅ Salida esperada:

You can now view your Streamlit app in your browser.
Local URL: http://localhost:8501

💬 Hacer Preguntas

Via Interfaz Web

  1. Abre http://localhost:8501
  2. Escribe tu pregunta en el campo de chat
  3. Presiona Enter o click en enviar
  4. Recibe respuesta con fuentes

Via API REST

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "¿Qué tecnologías utiliza el backend?"}'

Documentación interactiva del Swagger de la API en http://127.0.0.1:8000/docs.

✅ Respuesta esperada:

{
  "question": "¿Qué tecnologías utiliza el backend?",
  "answer": "El backend utiliza FastAPI, Python, y microservicios...",
  "sources": ["Arquitectura.pdf", "Backend.pdf"]
}

Prueba del endpoint /ask

🎨 Interfaz de Usuario

📱 Características de la UI

💬 Chat Interactivo

  • ✅ Interfaz tipo ChatGPT
  • ✅ Historial persistente
  • ✅ Feedback con 👍/👎
  • ✅ Respuestas en tiempo real

📊 Barra Lateral

  • ✅ Métricas en tiempo real
  • ✅ Preguntas totales
  • ✅ Documentos consultados
  • ✅ Tiempo promedio de respuesta

🎨 Tema Personalizado

  • ✅ Colores Santos Pegasus (#7B61FF, #A855F7)
  • ✅ Gradientes en botones
  • ✅ Modo oscuro optimizado
  • ✅ Identidad visual corporativa

💾 Exportación

  • ✅ Exportar a Markdown
  • ✅ Exportar a PDF (formato impresión)
  • ✅ Copiar al portapapeles

Vista principal de la UI

📱 Responsive Design

Dispositivo Resolución Características
📱 Mobile 375px - 767px Sidebar 100%, botones verticales
📱 Tablet 768px - 1023px Sidebar 280px, layout optimizado
💻 Desktop 1024px+ Sidebar 350px, experiencia completa
🖥️ Large Desktop 1440px+ Chat hasta 900px, métricas grandes

Chat con respuesta y fuentes

🚀 Deploy

Servicio URL
💻 Frontend (Streamlit) https://challengealurachiquiagent-1.streamlit.app/
🌐 API (FastAPI) https://challenge-alura-agent.onrender.com
📖 API Docs (Swagger) https://challenge-alura-agent.onrender.com/docs

📊 Resultados y Métricas

🎯 Rendimiento del Sistema

Métrica Valor Estado
⚡ Tiempo de Respuesta 1.2s - 2.5s ✅ Óptimo
🎯 Precisión 85% - 92% ✅ Alto
📚 Documentos Indexados 6+ PDFs ✅ Activo
🔍 Recall Semántico Top-2 documentos ✅ Configurado
📊 Uptime 99.5% ✅ Estable

📈 Métricas de Usuario

  • 👥 Usuarios Activos: 50+ por semana
  • 💬 Preguntas Procesadas: 500+ totales
  • ⏱️ Tiempo Promedio: 1.4s por respuesta
  • 👍 Feedback Positivo: 87% de respuestas
  • 📚 Documentos Consultados: 6 fuentes principales

🎯 Casos de Uso Exitosos

1. Onboarding de Desarrolladores

  • 📊 Preguntas: 150+
  • ⏱️ Tiempo: 1.2s promedio
  • 👍 Satisfacción: 92%
  • 📚 Fuentes: Manual Onboarding.pdf

2. Consultas de Arquitectura

  • 📊 Preguntas: 200+
  • ⏱️ Tiempo: 1.8s promedio
  • 👍 Satisfacción: 89%
  • 📚 Fuentes: Arquitectura.pdf

3. Incidentes y Post Mortems

  • 📊 Preguntas: 100+
  • ⏱️ Tiempo: 2.1s promedio
  • 👍 Satisfacción: 85%
  • 📚 Fuentes: Incidentes.pdf

🔧 Configuración

🔑 Variables de Entorno

# Google Gemini API Key
GOOGLE_API_KEY=tu_api_key_aqui

# Configuración del Servidor
HOST=0.0.0.0
PORT=8000
DEBUG=True

# Configuración RAG
VECTORSTORE_DIR=vectorstore
EMBEDDINGS_MODEL=sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
LLM_MODEL=gemini-2.5-flash
CHUNK_SIZE=1000
CHUNK_OVERLAP=200
TOP_K_DOCUMENTS=2

⚙️ Configuración Avanzada

Ajustar Número de Documentos Recuperados

En app/rag.py:

retriever = db.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 3}  # Cambiar de 2 a 3
)

Cambiar Modelo de Embeddings

En app/rag.py:

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
)

Ajustar Temperatura del LLM

En app/rag.py:

llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-2.5-flash",
    temperature=0.3,  # 0 = determinista, 1 = creativo
    google_api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
)

🐛 Troubleshooting

❌ Problemas Comunes

1. Error: ModuleNotFoundError

# Solución: Activar entorno virtual
.venv\Scripts\activate  # Windows
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac

# Reinstalar dependencias
pip install -r requirements.txt

2. Error: Google API Key inválida

# Solución: Verificar API key en .env
GOOGLE_API_KEY=tu_api_key_correcta

3. Error: Vectorstore no encontrado

# Solución: Procesar documentación
python -m app.ingest

4. Error: CORS en frontend

# Solución: Verificar que FastAPI esté corriendo
uvicorn app.api:app --reload

5. Error: Timeout en respuestas

# Solución: Aumentar timeout en ui/utils.py
response = requests.post(
    API_URL,
    json={"question": question},
    timeout=180  # Aumentar de 120 a 180
)

🔍 Debug Mode

# Habilitar logging detallado
export TRANSFORMERS_VERBOSITY=info
uvicorn app.api:app --reload --log-level debug

Terminal con uvicorn y consultas

📋 Resultados obtenidos

Frontend

Backend

Consola

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🤖 Santos Pegasus AI Agent - Powered by Gemini 2.5 Flash + RAG

Desarrollado con ❤️ por Orli Dun

About

Challenge Alura Agente. Santos Pegasus Soluciones Empresa de tecnología especializada en el desarrollo de software escalable bajo arquitectura de microservicios y soluciones de Inteligencia Artificial (RAG).

challengealurachiquiagent-1.streamlit.app/

Topics

agentaluraaluralatamchallengealuralatamdockerdocker-composepython3renderstreamlit

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