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05c44478ec
- API: /api/ai/chat, /conversations, /documents con embeddings qwen3-embedding, coseno en SQLite, dedup por hash, historial de conversaciones - Base de conocimiento semilla (6 docs, 36 chunks): catálogo DIAGONAL, propuestas del cotizador, créditos, proceso de venta, FAQ, privacidad - App agente-ia (Vite/React/Tailwind, StudioBlank) servida en /ai/ vía nginx - 21 tests nuevos (91/91 verdes)
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1.6 KiB
TypeScript
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TypeScript
/**
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* Seed de la base de conocimiento del agente IA.
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* Lee knowledge/*.md, usa el primer encabezado H1 como título y los indexa
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* vía indexarDocumento (idempotente: solo re-embebe si cambió el hash).
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*
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* Uso: npm run seed:ai (requiere NAN_API_KEY en el .env del ecosistema)
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*/
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import { readdir, readFile } from 'node:fs/promises'
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import path from 'node:path'
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import { indexarDocumento } from '../src/services/ai.service.js'
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const KNOWLEDGE_DIR = path.resolve(process.cwd(), 'knowledge')
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function tituloDe(contenido: string, archivo: string): string {
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const h1 = contenido.split('\n').find((l) => l.startsWith('# '))
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return h1 ? h1.replace(/^#\s+/, '').trim() : archivo.replace(/\.md$/, '')
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}
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async function main(): Promise<void> {
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const archivos = (await readdir(KNOWLEDGE_DIR)).filter((f) => f.endsWith('.md')).sort()
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if (archivos.length === 0) {
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console.error(`No hay archivos .md en ${KNOWLEDGE_DIR}`)
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process.exit(1)
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}
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console.log(`Indexando ${archivos.length} documentos desde ${KNOWLEDGE_DIR}…`)
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let totalChunks = 0
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for (const archivo of archivos) {
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const contenido = await readFile(path.join(KNOWLEDGE_DIR, archivo), 'utf8')
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const titulo = tituloDe(contenido, archivo)
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const r = await indexarDocumento(titulo, contenido)
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totalChunks += r.chunks
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console.log(` ${r.estado.padEnd(12)} ${titulo} (${r.chunks} chunks)`)
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}
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console.log(`Listo: ${archivos.length} documentos procesados.`)
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process.exit(0)
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}
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main().catch((err) => {
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console.error('Falló el seed:', err instanceof Error ? err.message : err)
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process.exit(1)
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})
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