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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

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fmangom292/ChatBot

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ChatBot

Este proyecto fue generado usando Angular CLI versión 19.0.5.

Servidor de desarrollo

Para iniciar un servidor de desarrollo local, ejecuta:

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:

ng generate component nombre-del-componente

Para obtener una lista completa de los esquemas disponibles (como components, directives o pipes), ejecuta:

ng generate --help

Construcción

Para construir el proyecto, ejecuta:

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, usa el siguiente comando:

ng test

Ejecución de pruebas end-to-end

Para pruebas end-to-end (e2e), ejecuta:

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.

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:

npm install

Ejecución

Para ejecutar la aplicación, utiliza:

ng serve

Construcción

Para construir la aplicación para producción, utiliza:

ng build --prod

Pruebas

Para ejecutar las pruebas unitarias, utiliza:

ng test

Para ejecutar las pruebas end-to-end, utiliza:

ng e2e

About

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

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