GenAI_University_Chatbot

Un nuevo enfoque generativo para optimizar la red y la carga del servidor de sitios web (chatbot universitario)

Proyecto enviado al Dr. Yanqing Zhang para inteligencia artificial (CS4810)

Autores: Manish Kolla y Ritesh Dumpala

Manual de la aplicación

Este manual proporciona instrucciones paso a paso para configurar y ejecutar la aplicación de chatbot universitaria localmente.

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Aquí está la versión actualizada de la sección Requisitos previos con pasos para verificar las instalaciones de código de Python y Visual Studio, e instalarlas si es necesario:

Requisitos previos

Antes de ejecutar la aplicación, asegúrese de tener lo siguiente:

1. Instalación de Python
   La aplicación requiere Python. Para verificar si Python está instalado, ejecute el siguiente comando en su terminal o símbolo del sistema:

   python --version

   Si Python no está instalado, siga estos pasos para instalarlo:

   • Descargue Python desde el sitio web oficial de Python.
   • Ejecute el instalador y asegúrese de verificar la casilla que diga Agregar python a la ruta durante el proceso de instalación.
   • Después de la instalación, Confirmar Python se instala ejecutando:

   python --version

2. Código de Visual Studio (vs código)
   El código de Visual Studio se recomienda como el editor de códigos para esta aplicación. Para verificar si está instalado el código VS, ejecute el siguiente comando en su terminal:

   code --version

   Si no está instalado el código VS, siga estos pasos para instalarlo:

   • Descargue el instalador para su sistema operativo desde el sitio web oficial de VS Code.
   • Ejecute el instalador y siga las indicaciones para completar la instalación.
   • Una vez instalado, puede abrir el código VS escribiendo code en el terminal.

3. Llave de API de Géminis
   Se requiere la clave de la API de Géminis para interactuar con IA generativa. Siga estos pasos para obtener uno:

   • Inicie sesión en el estudio Gemini AI.
   • Inicie sesión con su cuenta o cree una nueva.
   • Haga clic en la sección GET API Clave y siga las indicaciones.
   • Genere una nueva clave API y copiela.
     Nota: Guarde la clave de forma segura, ya que se utilizará en la aplicación.

4. Clave de API de búsqueda de bing
   Se requiere la clave de la API de búsqueda Bing para integrar la funcionalidad de búsqueda web. Siga estos pasos para obtener uno:

   • Visite el portal de Microsoft Azure.
   • Inicie sesión con su cuenta de Microsoft o cree una nueva.
   • Vaya a crear un recurso y busque "Bing Search V7".
   • Configure un nuevo recurso para la búsqueda de Bing y navegue a la sección de claves y punto final .
   • Copie una de las claves API proporcionadas.
     Nota: Guarde la clave de forma segura, ya que se utilizará en la aplicación.

5. Crear el archivo config.py
   Para almacenar de forma segura sus claves API, cree un archivo config.py en el directorio del proyecto y agregue el siguiente código:

    # config.py
   GEMINI_API = "YOUR_API_KEY_HERE"
   BING_API = "YOUR_API_KEY_HERE"

   • Reemplace "YOUR_API_KEY_HERE" con su tecla API Gemini real y la tecla API Bing .
   • Guarde este archivo en el mismo directorio que el script de su aplicación principal ( app.py ).

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Pasos para ejecutar la aplicación

1. Clonar el repositorio

Use el siguiente comando para clonar el repositorio de su plataforma de alojamiento Git (por ejemplo, GitHub):

git clone https://github.com/manishkolla/GenAI_University_Chatbot

2. Navegue al directorio del proyecto

Cambie su directorio de trabajo a la carpeta de repositorio clonado:

 cd < project-directory >

3. Verifique la instalación de Python y Pip

Asegúrese de que Python y Pip estén instalados en su sistema.

Para verificar si Python está instalado:

python --version

o

python3 --version

Para verificar si está instalado PIP:

pip --version

Si falta, descargue e instale la última versión de Python desde el sitio web oficial de Python.

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4. Cree y active un entorno virtual

Se recomienda utilizar un entorno virtual para aislar las dependencias.

Para Windows :

1. Crear un entorno virtual:

   python -m venv venv

2. Active el entorno virtual:

   venv S cripts a ctivate

Para Mac/Linux :

1. Crear un entorno virtual:

   python3 -m venv venv

2. Active el entorno virtual:

    source venv/bin/activate

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5. Instale las dependencias requeridas

Instale todas las bibliotecas de Python necesarias enumeradas en el archivo de requirements.txt :

pip install -r requirements.txt

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6. Ejecute la aplicación Flask

Ejecute la aplicación Flask usando el siguiente comando:

python app.py

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7. Acceda a la aplicación localmente

Una vez que se inicia la aplicación, mostrará una URL local (generalmente http://127.0.0.1:5000/ ). Abra esta URL en su navegador web para acceder a la aplicación.

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8. Pruebe la aplicación

Puede probar la aplicación interactuando con ella a través de la interfaz web o la API (dependiendo de la implementación).

• Abra la URL que se muestra en el terminal (por ejemplo, http://127.0.0.1:5000/ ) en su navegador.
• Haga preguntas relacionadas con la informática (CS) , los departamentos de ciencia de datos o el directorio . Por ejemplo:
  • "¿Cuál es el papel del departamento de CS?"
  • "¿Puede proporcionar información sobre el programa de ciencia de datos?"
  • "¿Quién es el jefe del departamento de CS?"
  • "¿Puedes encontrar un contacto en el directorio?"
• La solicitud debe responder con la información relevante o proporcionar respuestas útiles basadas en su funcionalidad.

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Opcional: desactivar el entorno virtual

Una vez hecho esto, desactive el entorno virtual usando:

deactivate