¡Bienvenido a mi primer proyecto de chatbot interactivo! 🌟 Este proyecto fue creado con el objetivo de aprender a trabajar con modelos de lenguaje de IA, explorar la integración con Groq, y desarrollar una interfaz gráfica utilizando Streamlit. Además, todo el desarrollo se realiza directamente en Codespaces con integración automática a GitHub. 🎯
- Groq: Plataforma de IA avanzada con modelos como
MixtralyLlama 3, que permiten generar respuestas de manera eficiente y precisa. 🌐 - Streamlit: Herramienta que permite crear interfaces web interactivas de forma sencilla y rápida. 📊
- GitHub Codespaces: Entorno de desarrollo en la nube que permite programar y probar el proyecto en un ambiente completamente configurado. ☁️
- Python: Lenguaje de programación principal utilizado en el desarrollo del chatbot. 🐍
Este chatbot permite interactuar con modelos avanzados de IA para responder consultas en lenguaje natural. 🧠 El usuario puede:
- Seleccionar un modelo de IA (por ejemplo,
MixtraloLlama 3). - Ingresar una pregunta y recibir una respuesta generada por el modelo seleccionado.
- Visualizar un historial de consultas y respuestas en la misma interfaz. 📝
La aplicación utiliza un diseño limpio y funcional para que la experiencia de usuario sea fluida y agradable. 😄
Para poder utilizar los modelos de Groq, necesitas obtener una API Key desde su consola web:
- Crea una cuenta o inicia sesión en Groq Console.
- Navega a la sección de API Keys y genera una nueva clave.
- Copia la API key generada.
Luego, crea un archivo llamado .env en la raíz del proyecto y agrega la API key de la siguiente manera:
groq_api_key=TU_API_KEY_AQUÍ
El archivo requirements.txt contiene todas las dependencias necesarias para ejecutar la aplicación. Esto garantiza que todos los paquetes y versiones requeridas se instalen correctamente.
streamlit==X.X.X
python-dotenv==X.X.X
groq==X.X.X
(Sustituye X.X.X con las versiones actuales de los paquetes)
Para instalar las dependencias del proyecto, ejecuta el siguiente comando:
pip install -r requirements.txtEsto descargará e instalará automáticamente todas las bibliotecas especificadas en el archivo requirements.txt.
-
Ejecución en Codespaces:
- Abre tu repositorio en GitHub Codespaces y asegúrate de que el entorno esté configurado con Python y Streamlit.
- Inicia la aplicación con:
streamlit run app.py
- Accede al puerto que se muestra en la terminal para ver la interfaz web.
-
Interfaz en Streamlit:
- Panel lateral: Selección del modelo de IA y personalización.
- Caja de texto: Ingreso de la consulta.
- Sección de resultados: Visualización de la respuesta generada por el modelo.
Este proyecto tiene como finalidad:
- Familiarizarme con la creación de interfaces web con Streamlit.
- Comprender cómo interactuar con APIs de modelos de IA en Groq.
- Gestionar y desplegar un proyecto directamente desde Codespaces con integración continua a GitHub.
- Mejorar mis habilidades en el manejo de Python y herramientas de colaboración.
📦 LLM-Groq
┣ 📜 .env # Variables de entorno (API key)
┣ 📜 .gitignore # Archivos a excluir del control de versiones
┣ 📜 LICENSE # Licencia del proyecto
┣ 📜 app.py # Archivo principal de la aplicación
┣ 📜 README.md # Archivo de documentación
┗ 📜 requirements.txt # Dependencias del proyecto
Gracias a Codespaces, puedo trabajar en mi proyecto desde cualquier lugar sin necesidad de configurar un entorno local. Los cambios se sincronizan automáticamente con el repositorio de GitHub, asegurando un flujo de trabajo ágil y eficiente. 🖥️🔄
🔧 Mejoras planeadas:
- Implementar un sistema de autenticación de usuarios.
- Añadir más opciones de personalización en la interfaz.
- Probar nuevos modelos de IA compatibles.
Si tienes alguna sugerencia o pregunta sobre el proyecto, ¡no dudes en contactarme o dejar tus comentarios! 🤗