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- FastAPI backend with WebSocket chat - SQLite database for products - Z.AI (GLM-4.7) integration for AI responses - Docker deployment ready - Caddy proxy configuration
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3.8 KiB
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# PymesBot Demo - Asistente de Ventas con IA
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Demo funcional de asistente de ventas para librería con integración de IA.
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## Características
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- Chat en tiempo real con WebSocket
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- Búsqueda de productos en base de datos SQLite
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- Confirmación de ventas
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- IA integrada con Z.AI (GLM-4.7)
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- Interfaz web responsive
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## Tech Stack
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- **Backend**: FastAPI + Python 3.11
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- **Base de datos**: SQLite
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- **Frontend**: HTML/JS vanilla
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- **IA**: Z.AI API (GLM-4.7)
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- **Proxy**: Caddy
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## Estructura
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```
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pymesbot/
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├── backend/
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│ ├── main.py # FastAPI app
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│ ├── Dockerfile # Imagen Docker
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│ ├── requirements.txt # Dependencias
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│ └── templates/
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│ └── chat.html # Interfaz
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└── data/ # Base de datos SQLite
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```
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## Deployment
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### Prerrequisitos
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- Docker y Docker Compose
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- Acceso a API de Z.AI (u otro provider)
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- Servidor con Caddy (u otro proxy)
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### Variables de Entorno
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```bash
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# API de Z.AI (requerido)
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ZAI_API_KEY=tu_api_key_aqui
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ANTHROPIC_MODEL=glm-4.7
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```
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### Paso 1: Clonar el repositorio
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```bash
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git clone https://gitea.cbcren.online/renato97/demo.git
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cd demo
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```
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### Paso 2: Configurar variables de entorno
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Crear archivo `.env`:
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```bash
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ZAI_API_KEY=tu_api_key
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```
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### Paso 3: Iniciar contenedores
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```bash
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docker compose up -d --build
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```
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### Paso 4: Configurar Caddy (proxy)
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Agregar al Caddyfile:
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```caddy
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demo.tudominio.com {
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reverse_proxy localhost:8201
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}
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```
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Reiniciar Caddy:
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```bash
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docker exec caddy-ingress caddy reload
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```
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## API Endpoints
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| Método | Endpoint | Descripción |
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|--------|----------|-------------|
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| GET | `/health` | Health check |
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| GET | `/stock/search?q=producto` | Buscar productos |
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| POST | `/venta/confirmar` | Confirmar venta |
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| GET | `/stats/ventas?periodo=hoy` | Estadísticas |
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| WS | `/chat/ws/{session_id}` | Chat en tiempo real |
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### Ejemplo de búsqueda de productos
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```bash
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curl "http://localhost:8201/stock/search?q=birome"
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```
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### Ejemplo de confirmar venta
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```bash
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curl -X POST "http://localhost:8201/venta/confirmar" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"producto_id": 1,
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"cantidad": 2,
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"precio_vendido": 850,
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"vendedor": "test"
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}'
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```
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## Credenciales
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- **PIN vendedor**: 1234
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- **Admin**: /admin (password: admin123)
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## Configuración de IA
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El sistema usa la API de Z.AI directamente. Para cambiar el modelo o API:
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Editar `main.py` línea ~40:
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```python
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ZAI_API_KEY = "tu_api_key"
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ZAI_API_URL = "https://api.z.ai/api/anthropic/v1"
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MODEL = "glm-4.7"
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```
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## Known Issues / Bugs
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### 1. Búsqueda limitada
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- **Problema**: La búsqueda en DB solo soporta términos simples
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- **Solución**: Usar la IA para búsquedas más complejas
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### 2. Plurales no detectados
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- **Problema**: "lápices" no encuentra "lápiz"
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- **Workaround**: El sistema ahora tiene mapeo de plurales básico
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### 3. Timeout en WebSocket
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- **Problema**: La conexión puede cerrarse por inactividad
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- **Solución**: El frontend reconecta automáticamente
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### 4. Scope operator.write en OpenClaw
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- **Problema**: OpenClaw Gateway requiere scopes específicos para usar el agente
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- **Solución actual**: Se usa la API de Z.AI directamente en lugar de OpenClaw Gateway
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- **Nota**: Para usar OpenClaw Gateway, configurar con `scopes: ["operator.read", "operator.write", "agent"]`
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### 5. PicoClaw no conecta
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- **Problema**: PicoClaw no reconoce modelos MiniMax
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- **Solución**: Usar OpenClaw o API directa
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## Mantenimiento
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### Ver logs
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```bash
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docker logs pygmesbot_backend
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```
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### Reiniciar servicio
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```bash
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docker restart pygmesbot_backend
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```
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### Ver productos en DB
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```bash
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docker exec pygmesbot_backend python3 -c "
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import sqlite3
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conn = sqlite3.connect('/app/data/stock.db')
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for row in conn.execute('SELECT nombre, stock FROM productos LIMIT 5'):
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print(row)
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|
"
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```
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##Licencia
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MIT
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