Sistema RAG para Atención al Cliente

Este proyecto es un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) completo para atención al cliente construido con Node.js.

Arquitectura del Proyecto

Backend: Node.js con Express.js
Base de datos vectorial: Pinecone para almacenar embeddings
IA: OpenAI GPT para generación de respuestas y embeddings
Frontend: HTML, CSS (Tailwind), JavaScript vanilla
WebSockets: Socket.io para chat en tiempo real
Autenticación: JWT tokens

Estructura de Directorios

src/
├── config/         # Configuraciones (database, etc.)
├── controllers/    # Controladores (sin usar actualmente)
├── middleware/     # Middleware (auth, rate limiting, error handling)
├── models/         # Modelos de datos (sin usar actualmente)
├── routes/         # Rutas de la API (auth, chat, documents, admin)
├── services/       # Servicios principales (chat, documents, openai, socket)
└── utils/          # Utilidades (logger)

Funcionalidades Principales

Procesamiento de Documentos: Subida y procesamiento de PDF, TXT, MD, DOCX
Chat Inteligente: Sistema de chat con IA que busca en documentos
Administración: Panel de admin para gestión de usuarios y sistema
Autenticación: Sistema de login con roles (user/admin)
WebSockets: Chat en tiempo real con Socket.io
Rate Limiting: Protección contra abuso de API

Variables de Entorno Requeridas

```
OPENAI_API_KEY
```
: Clave de API de OpenAI
```
PINECONE_API_KEY
```
: Clave de API de Pinecone
```
JWT_SECRET
```
: Secreto para tokens JWT

Instrucciones para Copilot

Este es un proyecto de Node.js con arquitectura RESTful
Usa async/await para operaciones asíncronas
Implementa logging detallado con Winston
Sigue patrones de error handling centralizados
Usa validación de entrada con express-validator
Implementa rate limiting para protección
Usa Socket.io para comunicación en tiempo real

Sistema RAG para Atención al Cliente

Este proyecto es un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) completo para atención al cliente construido con Node.js.

Arquitectura del Proyecto

Backend: Node.js con Express.js
Base de datos vectorial: Pinecone para almacenar embeddings
IA: OpenAI GPT para generación de respuestas y embeddings
Frontend: HTML, CSS (Tailwind), JavaScript vanilla
WebSockets: Socket.io para chat en tiempo real
Autenticación: JWT tokens

Estructura de Directorios

src/
├── config/         # Configuraciones (database, etc.)
├── controllers/    # Controladores (sin usar actualmente)
├── middleware/     # Middleware (auth, rate limiting, error handling)
├── models/         # Modelos de datos (sin usar actualmente)
├── routes/         # Rutas de la API (auth, chat, documents, admin)
├── services/       # Servicios principales (chat, documents, openai, socket)
└── utils/          # Utilidades (logger)

Funcionalidades Principales

Procesamiento de Documentos: Subida y procesamiento de PDF, TXT, MD, DOCX
Chat Inteligente: Sistema de chat con IA que busca en documentos
Administración: Panel de admin para gestión de usuarios y sistema
Autenticación: Sistema de login con roles (user/admin)
WebSockets: Chat en tiempo real con Socket.io
Rate Limiting: Protección contra abuso de API

Variables de Entorno Requeridas

```
OPENAI_API_KEY
```
: Clave de API de OpenAI
```
PINECONE_API_KEY
```
: Clave de API de Pinecone
```
JWT_SECRET
```
: Secreto para tokens JWT

Instrucciones para Copilot

Este es un proyecto de Node.js con arquitectura RESTful
Usa async/await para operaciones asíncronas
Implementa logging detallado con Winston
Sigue patrones de error handling centralizados
Usa validación de entrada con express-validator
Implementa rate limiting para protección
Usa Socket.io para comunicación en tiempo real

<!-- Use this file to provide workspace-specific custom instructions to Copilot. For more details, visit https://code.visualstudio.com/docs/copilot/copilot-customization#_use-a-githubcopilotinstructio

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Funcionalidades Principales

Variables de Entorno Requeridas

Instrucciones para Copilot

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