Descripción

• Proyecto Django que expone una interfaz web de bartender, una API REST para diálogo y un canal WebSocket para enviar comandos al robot.

Requisitos

• Python 3.11+ (recomendado)
• pip
• virtualenv (opcional)
• Dependencias listadas en requirements.txt
• Para WebSockets en producción se recomienda daphne o similar

Instalación rápida (desarrollo)

1. Clonar el repositorio: git clone cd

2. Crear y activar entorno virtual: python -m venv venv source venv/bin/activate

3. Instalar dependencias: pip install -r requirements.txt

Configuración mínima

• Copiar/ajustar variables sensibles:
  • SECRET_KEY en core/settings.py (no usar el valor por defecto en producción)
  • Configurar credenciales del cliente de IA (biblioteca google-genai / Gemini) según la documentación oficial. Puede requerirse GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS o variables de entorno específicas.
• Revisar DEBUG y ALLOWED_HOSTS en core/settings.py.

Migraciones y datos

• Ejecutar migraciones: python manage.py migrate

Ejecución

• Desarrollo (incluye soporte WebSocket vía ASGI dev server): python manage.py runserver

• Ejecución ASGI (recomendado para WebSockets en producción o pruebas avanzadas): daphne -b 0.0.0.0 -p 8000 core.asgi:application

Rutas y endpoints importantes

• Interfaz web (UI): http://127.0.0.1:8000/ (ruta raíz)
• API de diálogo (POST): http://127.0.0.1:8000/api/dialogue/
  • Ejemplo curl: curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"message":"Hola"}' http://127.0.0.1:8000/api/dialogue/
• WebSocket para el robot: ws://<host>:8000/ws/robot/ (mapeado en bartender_app/routing.py)
• Grupo channel para comandos: robot_commands (usado en el backend para enviar instrucciones)

Estructura relevante

• core/ — configuración de Django y ASGI
• bartender_app/ — app principal (vistas, consumers, routing, templates)
• bartender_app/templates/bartender_app/bartender.html — plantilla de la interfaz
• requirements.txt — dependencias Python

Notas

• CHANNEL_LAYERS usa InMemoryChannelLayer por simplicidad; cambiar a Redis para entornos con múltiples procesos/nodos.
• Asegurarse de configurar correctamente las credenciales de la IA antes de usar la API de diálogo.
• Cambiar SECRET_KEY y ajustar DEBUG para producción.

Licencia

• Añadir la licencia adecuada al repositorio si procede (por ejemplo LICENSE).

Archivo objetivo

• Guardar este contenido en README.md.