Conversational AI API

Descripción

Este proyecto implementa un sistema conversacional utilizando un Large Language Model (LLM) expuesto a través de una API REST usando FastAPI. El sistema acepta archivos de audio y devuelve respuestas en formato de audio.

Tecnologías

• Python
• FastAPI
• Langchain
• Docker

Cómo Ejecutar

Antes que nada cree un archivo .env en la raiz del proyecto y añada las variables de entorno dentro de el, justo como se muestra acontinuación:

OPENAI_API_KEY=su_clave_openai
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo

Reemplaze su_clave_openai por la que usted posea, si no tiene una puede crearla en platform.openai.com/api-keys

Local

1. Clonar el repositorio.
2. Crear un entorno virtual e instalar las dependencias:

   python3 -m venv env
   source env/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

3. Ejecutar la aplicación:

   uvicorn app.main:app --reload

Con Docker (recomendado)

1. Construir y ejecutar con Docker:

   docker-compose up --build

Endpoints

• POST /conversation/: Subir texto o archivo de audio, si se sube un audio la respuesta será en audio de lo contrario será en texto.

Documentación API

La documentación de la API está disponible en /docs (Swagger) y /redoc.