🚀 Características Principales

• 🤖 IA Conversacional: Powered by Google Gemini 2.5 Flash
• 📱 Simulador WhatsApp: Interface que simula conversaciones reales
• 📊 Dashboard Interactivo: Streamlit con métricas en tiempo real
• 🥩 Catálogo Especializado: Base de conocimientos de productos cárnicos
• 💬 Chat en Tiempo Real: Conversaciones persistentes con historial
• 📈 Analytics Avanzado: Visualizaciones con Plotly
• ⚡ Modo Demo: Funciona sin API key para desarrollo

🏗️ Arquitectura

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│                     │    │                     │    │                     │
│   👤 Cliente        │    │   🤖 CarniceriaAI   │    │   📊 Dashboard      │
│   (Simulador)       │◄──►│   Gemini 2.5 Flash │◄──►│   Streamlit         │
│                     │    │                     │    │                     │
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                           │   🥩 Catálogo       │
                           │   + Analytics       │
                           │                     │
                           └─────────────────────┘

📂 Estructura del Proyecto

agente-carniceria/
├── 📁 src/                    # Módulos principales
│   └── carniceria_ai.py       # 🧠 Motor de IA con Gemini
├── 📁 demo/                   # Dashboard Streamlit
│   ├── streamlit_app.py       # 📊 Aplicación principal
│   └── Demo Whatsapp CaniBot.mp4  # 🎥 Video demostración
├── 📁 models/                 # Modelos para futuras funcionalidades
│   ├── customer.py            # Modelo de clientes
│   ├── order.py              # Modelo de pedidos
│   └── product.py            # Modelo de productos
├── 📁 services/               # Servicios para expansiones futuras
│   └── whatsapp_service.py    # Servicio WhatsApp Business
├── .env                       # 🔐 Variables de entorno (local)
├── .env.example               # 📋 Plantilla de configuración
├── .gitignore                 # 🚫 Archivos excluidos de Git
├── requirements.txt           # 📦 83 dependencias Python
├── carniceria_productos.csv   # 📋 Datos de productos
├── config.py                  # ⚙️ Configuración para futuros usos
├── main.py                    # 🚀 FastAPI para expansiones
├── logo.png                   # 🎨 Logo del proyecto
└── README.md                  # 📖 Documentación actualizada

🛠️ Instalación Rápida

1. Preparar Entorno

# Clonar repositorio
git clone <repository-url>
cd agente-carniceria

# Crear y activar entorno virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate   # Windows

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

2. Configurar API (Opcional)

# Editar .env para agregar tu API key de Gemini
# GEMINI_API_KEY=tu_api_key_aqui
# 
# ℹ️ Sin API key funciona en modo demo

3. Ejecutar Dashboard

# Ejecutar aplicación
streamlit run demo/streamlit_app.py

# 🌐 Abrir en navegador: http://localhost:8501

🎮 Cómo Usar

1. Dashboard Principal

• Dashboard: Overview y métricas
• WhatsApp Demo: 🔥 Simulador de chat con IA
• Analytics: Visualizaciones y reportes
• Productos: Gestión de inventario
• Configuración: Ajustes del sistema

2. Simulador de WhatsApp

1. Ir a la pestaña "WhatsApp Demo"
2. Escribir mensajes como cliente:
   • "Hola, ¿qué tal?"
   • "¿Cuánto sale el bife de chorizo?"
   • "¿Tienen stock de asado?"
   • "Quiero 2 kilos de bife de chorizo"
3. Observar respuestas inteligentes de la IA

3. Controles Disponibles

• 🗑️ Limpiar Chat: Borrar conversación
• 🔄 Reiniciar Bot: Reiniciar IA
• 📊 Ver Analytics: Métricas detalladas

🤖 Motor de IA

Productos Disponibles

Producto	Precio/kg	Stock	Descripción
Bife de Chorizo	$3,500	45kg	Corte premium de novillo
Asado	$2,800	38kg	Corte tradicional argentino
Vacío	$3,200	25kg	Jugoso y sabroso
Entraña	$3,800	20kg	Tierno con sabor intenso
Chorizo Parrillero	$800/unidad	50 unidades	Casero

Tipos de Consultas

1. Precios: "¿Cuánto sale el bife de chorizo?"
2. Stock: "¿Tienen asado disponible?"
3. Recomendaciones: "¿Qué me recomendás para el asado?"
4. Pedidos: "Quiero 2 kilos de bife de chorizo"
5. Conversación: Saludos e interacciones naturales

📋 Requisitos

• Python 3.10+ (recomendado 3.11+)
• Streamlit 1.50+
• Google Gemini AI (opcional - funciona en modo demo)
• 84 dependencias incluidas en requirements.txt

🔧 Troubleshooting

Problemas Comunes

# Error de módulos
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Verificar instalación
python test_environment.py

# Verificar que Streamlit funciona
streamlit --version

Obtener API Key de Gemini

1. Ir a Google AI Studio
2. Crear nueva API key
3. Agregar a .env: GEMINI_API_KEY=tu_api_key_aqui

🧹 Proyecto Optimizado

Estructura Limpia

Este proyecto ha sido optimizado eliminando archivos legacy y manteniendo solo los componentes esenciales:

✅ Núcleo Funcional:

• src/carniceria_ai.py - Motor de IA completo
• demo/streamlit_app.py - Dashboard interactivo
• .env - Configuración de variables
• requirements.txt - 83 dependencias optimizadas

🔧 Preparado para Expansión:

• models/ - Estructuras de datos para futuras funcionalidades
• services/ - Servicios modulares listos para integración
• main.py - Backend FastAPI preparado
• config.py - Sistema de configuración centralizado

🚫 Archivos Eliminados:

• Documentación obsoleta (SETUP.md, STREAMLIT_FEATURES.md)
• Scripts de prueba innecesarios (test_environment.py)
• Configuraciones legacy (package.json, setup.py)
• Archivos JavaScript obsoletos (src/services/, src/models/, src/*.js)
• Directorios vacíos (logs/, config/)
• Archivos de cache (__pycache__/, *.pyc, .DS_Store)
• Demos redundantes (demo/requirements.txt, demo/*.js)

🚀 Próximos Pasos

1. WhatsApp Business API: Integración real
2. Más productos: Expandir catálogo
3. Analytics avanzados: Métricas detalladas
4. Sistema de pedidos: Funcionalidad completa

📈 Características Técnicas

Stack Tecnológico

• Frontend: Streamlit + Plotly
• IA: Google Gemini 2.5 Flash
• Backend: Python + Módulos especializados
• Datos: CSV + Session State
• Chat: Sistema de mensajería en tiempo real

Funcionalidades IA

• Procesamiento NLP: Entendimiento natural del lenguaje
• Cálculos automáticos: Precios y totales en tiempo real
• Recomendaciones: Sugerencias personalizadas
• Memoria de conversación: Contexto persistente
• Modo demo: Respuestas predefinidas sin API

🤝 Contribución

1. Fork el repositorio
2. Crear rama feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. Commit cambios (git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')
4. Push rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. Crear Pull Request

📄 Licencia

MIT License - ver archivo LICENSE para detalles.

📞 Soporte

• GitHub Issues: Reportar problemas

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