https://github.com/fmangom292/chatbot
Pequeña app para investigar el uso de modelos IA en aplicaciones web, lo especial de este pequeño proyecto es que el modelo se carga en el cliente, por lo que no se necesita un gran servidor para su funcionamiento
https://github.com/fmangom292/chatbot
angular chatbot ia webllm
Last synced: 3 months ago
JSON representation
Pequeña app para investigar el uso de modelos IA en aplicaciones web, lo especial de este pequeño proyecto es que el modelo se carga en el cliente, por lo que no se necesita un gran servidor para su funcionamiento
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/fmangom292/chatbot
- Owner: fmangom292
- Created: 2025-02-22T15:57:32.000Z (4 months ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2025-02-24T19:38:22.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2025-03-03T23:01:16.872Z (3 months ago)
- Topics: angular, chatbot, ia, webllm
- Language: TypeScript
- Homepage:
- Size: 134 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# ChatBot
Este proyecto fue generado usando [Angular CLI](https://github.com/angular/angular-cli) versión 19.0.5.
## Servidor de desarrollo
Para iniciar un servidor de desarrollo local, ejecuta:
```bash
ng serve
```
Una vez que el servidor esté en funcionamiento, abre tu navegador y navega a `http://localhost:4200/`. La aplicación se recargará automáticamente cada vez que modifiques alguno de los archivos fuente.
## Generación de código
Angular CLI incluye herramientas poderosas para la generación de código. Para generar un nuevo componente, ejecuta:
```bash
ng generate component nombre-del-componente
```
Para obtener una lista completa de los esquemas disponibles (como `components`, `directives` o `pipes`), ejecuta:
```bash
ng generate --help
```
## Construcción
Para construir el proyecto, ejecuta:
```bash
ng build
```
Esto compilará tu proyecto y almacenará los artefactos de construcción en el directorio `dist/`. Por defecto, la construcción en producción optimiza tu aplicación para rendimiento y velocidad.
## Ejecución de pruebas unitarias
Para ejecutar pruebas unitarias con el corredor de pruebas [Karma](https://karma-runner.github.io), usa el siguiente comando:
```bash
ng test
```
## Ejecución de pruebas end-to-end
Para pruebas end-to-end (e2e), ejecuta:
```bash
ng e2e
```
Angular CLI no incluye un marco de pruebas end-to-end por defecto. Puedes elegir uno que se adapte a tus necesidades.
## Recursos adicionales
Para más información sobre el uso de Angular CLI, incluyendo referencias detalladas de comandos, visita la página [Angular CLI Overview and Command Reference](https://angular.dev/tools/cli).
## Descripción del Proyecto
Este proyecto es un ChatBot que utiliza el motor MLC para generar respuestas automáticas. El ChatBot está diseñado para interactuar con los usuarios y proporcionar respuestas basadas en el modelo de lenguaje seleccionado.
### Estructura del Proyecto
- **src/app/components/chat/chat.component.ts**: Componente principal del ChatBot.
- **src/app/interfaces/message.ts**: Interfaz para los mensajes del chat.
- **src/app/app.component.ts**: Componente raíz de la aplicación.
- **src/app/app.config.ts**: Configuración de la aplicación.
- **src/app/app.routes.ts**: Rutas de la aplicación.
### Configuración del Motor MLC
El motor MLC se inicializa en el método `initMLCEngine` del componente `ChatComponent`. El motor se carga con el modelo seleccionado y se utiliza para generar respuestas automáticas en el chat.
### Envío de Mensajes
El método `sendMessage` se utiliza para enviar mensajes al chat. Este método agrega el mensaje del usuario a la conversación, envía todos los mensajes al modelo y obtiene la respuesta. La respuesta se agrega a la conversación y se muestra en el chat.
### Estilos
Los estilos de la aplicación se definen en archivos SCSS. Los estilos globales se encuentran en `src/styles.scss` y los estilos específicos del componente de chat se encuentran en `src/app/components/chat/chat.component.scss`.
### Requisitos
- Node.js
- Angular CLI
### Instalación
Para instalar las dependencias del proyecto, ejecuta:
```bash
npm install
```
### Ejecución
Para ejecutar la aplicación, utiliza:
```bash
ng serve
```
### Construcción
Para construir la aplicación para producción, utiliza:
```bash
ng build --prod
```
### Pruebas
Para ejecutar las pruebas unitarias, utiliza:
```bash
ng test
```
Para ejecutar las pruebas end-to-end, utiliza:
```bash
ng e2e
```