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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