# Arquitectura del Sistema - MusiaIA

## 📋 Descripción General

Sistema de generación de música por IA que crea proyectos compatibles con Ableton Live (.als) a partir de conversaciones con un chatbot.

## 🏗️ Componentes Principales

### 1. **Frontend - Dashboard Web**
- **Framework**: React/Next.js + TypeScript
- **Características**:
  - Chat interfaz para interactuar con la IA
  - Visualización de proyectos generados
  - Gestión de samples y presets
  - Preview de información de proyectos
  - Sistema de descarga de archivos .als

### 2. **Backend - API Server**
- **Framework**: Python (FastAPI) o Node.js (Express)
- **Responsabilidades**:
  - Procesamiento de requests del chat
  - Integración con APIs de IA (GLM4.6, Minimax M2)
  - Generación de archivos ALS
  - Gestión de samples y proyectos
  - Base de datos de usuarios y proyectos

### 3. **Generador ALS (Core)**
- **Lenguaje**: Python
- **Funcionalidad**:
  - Parser XML para archivos ALS existentes
  - Generador de XML programático
  - Compresión gzip para crear archivos .als válidos
  - Validación de estructura ALS
  - Templates para diferentes estilos musicales

### 4. **Motor de IA Musical**
- **Componentes**:
  - Analizador de requests del usuario
  - Generador de estructuras musicales (bpm, clave, estilo)
  - Selector de samples basado en criterios
  - Configurador de tracks y efectos
  - Orquestador de todos los elementos

### 5. **Gestión de Samples**
- **Sistema**: Base de datos + Almacenamiento de archivos
- **Características**:
  - Upload y procesamiento de samples
  - Tagging automático (kick, snare, bass, etc.)
  - Análisis de BPM y tonalidad
  - Búsqueda inteligente
  - Presets de samples

### 6. **Base de Datos**
- **Tecnología**: PostgreSQL/MongoDB
- **Esquemas**:
  - Usuarios y autenticación
  - Proyectos generados
  - Catálogo de samples
  - Historial de chats
  - Templates y presets

## 🔄 Flujo de Trabajo

```
1. Usuario → Chat Interface (Dashboard)
2. Chat Interface → Backend API
3. Backend → GLM4.6/Minimax M2 (análisis de request)
4. Backend → Motor IA Musical (generación estructura)
5. Motor IA → Selector de samples
6. Generador ALS → Crea XML → Comprime → Archivo .als
7. Backend → Dashboard → Usuario descarga archivo
```

## 📁 Estructura del Proyecto

```
/
├── als/                      # Archivos ALS de ejemplo
├── source/                   # Samples organizados por tipo
│   ├── kicks/
│   ├── snares/
│   ├── hats/
│   ├── bass/
│   ├── leads/
│   ├── pads/
│   ├── fx/
│   └── vox/
├── src/
│   ├── backend/
│   │   ├── api/              # Endpoints REST
│   │   ├── core/             # Motor de generación
│   │   ├── ai/               # Integración IA
│   │   ├── als/              # Parser/Generador ALS
│   │   ├── db/               # Models y schemas
│   │   └── utils/
│   └── dashboard/            # Frontend React
│       ├── components/
│       ├── pages/
│       ├── hooks/
│       └── services/
├── tests/
├── docs/
└── docker/                   # Configuración de contenedores
```

## 🔧 Tecnologías Clave

### Backend
- **Python 3.11+**
  - FastAPI (API framework)
  - lxml (XML parsing/generation)
  - pydantic (Data validation)
  - SQLAlchemy (ORM)
  - celery (async tasks)

### Frontend
- **React/Next.js 14+**
- **TypeScript**
- **TailwindCSS**
- **Socket.io** (real-time chat)
- **Axios** (API client)

### Infra
- **PostgreSQL** / MongoDB
- **Redis** (caching y queues)
- **Docker & Docker Compose**
- **Nginx** (reverse proxy)

## 🎯 Funcionalidades Clave

### Chatbot IA
- Conversación natural sobre música
- Interpretación de requests musicales
- Generación de prompts estructurados
- Historial de conversaciones

### Generación Musical
- Análisis de BPM y tonalidad
- Selección inteligente de samples
- Configuración de tracks automática
- Aplicación de efectos y procesamiento

### Gestión de Samples
- Auto-tagging basado en ML
- Búsqueda por características musicales
- Organización por categorías
- Sistema de favorites

### Compatibilidad ALS
- Estructura XML completa
- Compresión gzip adecuada
- Referencias a samples correctas
- Metadatos válidos

## 🔐 Seguridad

- Autenticación JWT
- Validación de inputs
- Sanitización de XML
- Rate limiting
- CORS configurado

## 📊 Métricas y Monitoreo

- Logs estructurados
- Métricas de uso
- Performance monitoring
- Error tracking (Sentry)
- Health checks

## 🚀 Despliegue

- Contenerización con Docker
- CI/CD con GitHub Actions
- Ambiente de staging y producción
- Backup automático de datos
- Auto-scaling para负载