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# 🤖 Proyecto IA - Asistente Personal "Asistente Pablo"
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## 🚀 Descripción
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Este proyecto implementa un **asistente personal basado en IA** totalmente offline, integrado en una aplicación Spring Boot. Utiliza un modelo de lenguaje local (`llama.cpp` / `llama-java`) para ofrecer respuestas naturales, útiles y personalizadas, con un diseño centrado en la arquitectura limpia y extensible.
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El asistente está pensado para entender tus gustos, estilo y necesidades, respondiendo siempre en español con un tono cercano y amigable.
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## 🧩 Características principales
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- 🧠 Modelo LLM local (`openchat-3.5-0106.Q4_K_M.gguf`) ejecutado en CPU o GPU (Metal en Macs M1/M2).
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- 🏗️ Arquitectura limpia basada en capas: dominio, aplicación, infraestructura y presentación.
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- 📜 Historial de conversación gestionado en sesión HTTP (con opción a persistencia futura).
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- 📝 Construcción dinámica de prompts a partir de definiciones JSON estructuradas y multilingües.
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- 🌐 API REST para interacción con el asistente.
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- 💻 Frontend con Thymeleaf para una interfaz web simple y eficaz.
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- 📊 Logging avanzado con Log4j2, con logs a consola y fichero.
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- 🔄 Extensible para múltiples perfiles de prompt y configuración personalizada.
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## ⚙️ Requisitos técnicos
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- Java 21+
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- Maven 4+
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- Spring Boot 3+
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- Dependencias principales:
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- `llama-java` para LLM local
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- Jackson para JSON
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- Log4j2 para logging
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- Modelo `openchat-3.5-0106.Q4_K_M.gguf` en carpeta `models/`
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## 🛠️ Instalación y ejecución
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1. Clonar el repositorio:
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```bash
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git clone https://github.com/tuusuario/ia-asistente-personal.git
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cd ia-asistente-personal
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```
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2. Colocar el modelo en `models/`:
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```bash
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mkdir models
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# Copia aquí openchat-3.5-0106.Q4_K_M.gguf
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```
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3. Compilar con Maven:
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```bash
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mvn clean package
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```
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4. Crear carpeta de logs:
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```bash
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mkdir logs
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```
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5. Ejecutar la aplicación:
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```bash
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java -jar target/ia-asistente-personal.jar
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```
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6. Abrir en el navegador:
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```
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http://localhost:8080/
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```
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## 🎯 Uso
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- En la web puedes chatear con tu asistente personalizado.
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- El historial de la conversación se mantiene en sesión.
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- Las respuestas se generan localmente, sin conexión a internet.
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- Puedes cambiar el perfil de prompt editando los JSON en `src/main/resources/prompts/`.
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## 🧪 Configuración avanzada
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- **GPU Metal** en macOS M1/M2: configura el backend llama.cpp con soporte Metal y coloca el shader `ggml-metal.metal` en la ruta correcta.
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- **Logs:** configurados con Log4j2, salida a consola y a `logs/app.log`.
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- **Múltiples perfiles:** cambia el prompt cargando otros JSONs como `developer_prompt.json`.
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## 📚 Recursos
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| Herramienta | Enlace |
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| llama.cpp | [https://github.com/ggerganov/llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp) |
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| llama-java | [https://github.com/kherud/llama-java](https://github.com/kherud/llama-java) |
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| Spring Boot | [https://spring.io/projects/spring-boot](https://spring.io/projects/spring-boot) |
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## 🤝 Contribuciones
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¿Quieres mejorar el proyecto? ¡Bienvenido!
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Por favor, abre un issue o pull request con tus mejoras.
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## ⚠️ Licencia
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MIT License © Pablo de la Torre Jamardo
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*¡Gracias por usar el Asistente Pablo!*
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