Merge remote-tracking branch 'origin/cambios_llm'

Iniciar_FitzStudio.ps1

@@ -1,4 +1,6 @@
-cd ./frontend
-npm run dev
-cd ..
+# Inicia el frontend en una nueva ventana de PowerShell
+Start-Process powershell -ArgumentList "-NoExit", "-Command", 'cd ./frontend; npm run dev; pause'
+
+# Inicia el backend en una nueva ventana de PowerShell
+Start-Process powershell -ArgumentList "-NoExit", "-Command", 'cd ./backend; uvicorn backend.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000; pause'
 

backend/backend_domains/llms/llm_chat_endpoint_v1.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+# backend/domains/llm/agent_endpoints.py
+
+from fastapi import APIRouter, HTTPException
+from fastapi.responses import StreamingResponse
+from pydantic import BaseModel
+from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
+
+from backend.backend_domains.llms.llm_chat_srvc import construir_agente_llm, responder, responder_stream
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+from entrypoint.init_db import db_credencial
+
+LoggerDB(db_credencial, "logger_llm", created_by="sistema")
+
+router = APIRouter()
+agente = construir_agente_llm()  # inicializa el agente una vez
+
+# 📥 Schema para entrada de prompt
+class ChatInput(BaseModel):
+    prompt: str
+
+# ✅ Endpoint de respuesta simple
+@router.post("/chat", summary="Enviar prompt y obtener respuesta completa del agente")
+async def chat_endpoint(data: ChatInput):
+    try:
+        return await responder(data.prompt, agente)
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
+    except Exception as e:
+        logger.exception("[ERROR] Fallo durante respuesta del agente:")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno al procesar la solicitud.")
+
+# 🔁 Endpoint de streaming
+@router.post("/chat-stream", summary="Enviar prompt y recibir respuesta del agente en streaming")
+async def chat_stream_endpoint(data: ChatInput):
+    try:
+        return StreamingResponse(
+            responder_stream(data.prompt, agente),
+            media_type="text/plain"
+        )
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
+    except Exception as e:
+        logger.exception("[ERROR] Fallo durante respuesta en streaming:")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail="Error interno en el agente.")

backend/backend_domains/llms/llm_chat_srvc.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+# src/services/agent_service.py
+
+from domains.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from domains.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
+from domains.Llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI
+from domains.Llms.Agente import AgenteAI
+from domains.Llms.Memory.postgres_MemoryConv import MemoryConvPostgres
+from domains.Llms.MCPs.McpClient import MCPClient
+from domains.Llms.MCPs.McpClient_Registry import ClientRegistry
+from entrypoint.init_db import db_credencial
+
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+LoggerDB(db_credencial, "logger_llm", created_by="sistema")
+
+from typing import AsyncGenerator
+
+# 🔧 Inicialización única del agente
+def construir_agente_llm() -> AgenteAI:
+    logger.info("[INICIO] Inicializando agente LLM...")
+
+    conexion = PostgresConexion(db_credencial)
+
+    # Paso 1: Obtener credencial
+    repo = OpenAICredencialRepo(conexion)
+    credencial = repo.get_by_id("OPAK20250513-61b29978b7604031014")
+    if not credencial:
+        raise ValueError("No se encontró la credencial OpenAI")
+
+    logger.debug(f"[OK] Credencial OpenAI cargada: {credencial.titulo}")
+
+    # Paso 2: Crear cliente
+    cliente = OpenAICliente(credencial)
+
+    # Paso 3: Instanciar modelo
+    modelo = ModeloOpenAI(
+        cliente=cliente,
+        model="gpt-4o",
+        temperature=1
+    )
+
+    # Paso 4: Memoria en PostgreSQL
+    memoria = MemoryConvPostgres(
+        credencial=db_credencial,
+        nombre_tabla="memoria_conversacion_pruebas",
+        k=10
+    )
+
+    # Paso 5: Herramientas MCP (ej. archivos)
+    archivos = MCPClient.from_http(
+        name="files",
+        url="http://127.0.0.1:4201/fs"
+    )
+    registry = ClientRegistry()
+    registry.add("files", archivos)
+
+    # Paso 6: Agente
+    agente = AgenteAI(
+        modelo=modelo,
+        nombre="Asistente Inteligente",
+        descripcion="",
+        system_prompt="",
+        rol="asistente",
+        objetivos=[],
+        max_iterations=0,
+        memoria=memoria,
+        mcp=registry
+    )
+
+    logger.success("[OK] Agente LLM listo.")
+    return agente
+
+# ⚡ Función simple
+async def responder(prompt: str, agente: AgenteAI) -> str:
+    logger.info(f"[Petición] Prompt recibido: {prompt[:50]}...")
+    respuesta = await agente.interactuar_en_bucle(prompt=prompt, stream=False)
+    logger.debug(f"[Respuesta] {respuesta[:100]}...")
+    return respuesta
+
+# 🔁 Función en streaming
+async def responder_stream(prompt: str, agente: AgenteAI) -> AsyncGenerator[str, None]:
+    logger.info(f"[Streaming] Prompt recibido: {prompt[:50]}...")
+    async for token in agente.interactuar_en_bucle(prompt=prompt, stream=True):
+        yield token

backend/backend_domains/llms/llm_chat_ws_endpoint_v1.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+from fastapi import WebSocket, APIRouter, WebSocketDisconnect
+from backend.backend_domains.llms.llm_chat_srvc import construir_agente_llm
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+from entrypoint.init_db import db_credencial
+import json
+
+LoggerDB(db_credencial, "logger_llm_ws", created_by="sistema")
+
+router = APIRouter()
+agente = construir_agente_llm()
+
+@router.websocket("/ws/chat")
+async def chat_ws(websocket: WebSocket):
+    await websocket.accept()
+    try:
+        data = await websocket.receive_text()
+        parsed = json.loads(data)
+        prompt = parsed.get("prompt")
+        if not prompt:
+            await websocket.send_text("⚠️ Prompt vacío.")
+            await websocket.close()
+            return
+
+        # ✅ Solución: hacer await antes de iterar
+        respuesta_gen = await agente.interactuar_en_bucle(prompt=prompt, stream=True)
+        async for token in respuesta_gen:
+            await websocket.send_text(token)
+
+        await websocket.close()
+
+    except WebSocketDisconnect:
+        logger.info("🔌 WebSocket desconectado por el cliente.")
+    except Exception as e:
+        logger.exception("❌ Error en WebSocket:")
+        await websocket.close()

backend/backend_domains/text_manager/text_manager_endpoint_v1.py

@@ -1,15 +1,15 @@
 from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
 from fastapi import Path
 
-from backend.domains.text_manager.text_manager_schema import BibliotecaInput, NotaInput
+from backend.backend_domains.text_manager.text_manager_schema import BibliotecaInput, NotaInput
 
 from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
 from backend.db.conexion import get_conexion
-from backend.domains.text_manager.text_manager_srvc import *
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from backend.backend_domains.text_manager.text_manager_srvc import *
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
 
 from entrypoint.init_db import db_credencial
-from src.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
 LoggerDB(db_credencial, "logger_textos", created_by="sistema")
 
 router = APIRouter()

backend/backend_domains/text_manager/text_manager_srvc.py

@@ -1,15 +1,15 @@
-from src.TextManager.biblioteca import Biblioteca
-from src.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaRepo
-from src.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder
-from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
-from src.TextManager.nota import Nota
-from src.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca, NotaRepo
+from domains.TextManager.biblioteca import Biblioteca
+from domains.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaRepo
+from domains.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder
+from domains.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from domains.TextManager.nota import Nota
+from domains.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca, NotaRepo
 from sqlalchemy import MetaData
-from backend.domains.text_manager.text_manager_schema import NotaInput
+from backend.backend_domains.text_manager.text_manager_schema import NotaInput
 
 from entrypoint.init_db import db_credencial
-from src.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
 LoggerDB(db_credencial, "logger_textos", created_by="sistema")
 
 def crear_biblioteca(nombre_biblioteca: str, conexion: PostgresConexion, descripcion: str = None):

backend/backend_domains/usuarios_endpoint_v1.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
+from sqlalchemy.orm import Session
+from domains.Usuario.usuario_mmr import UsuarioRepo, Usuario, UsuarioModel
+from backend.db.conexion import get_conexion
+
+router = APIRouter()
+
+@router.post("/usuarios/", response_model=dict)
+def crear_usuario(nombre: str, email: str, db: Session = Depends(get_conexion)):
+    repo = UsuarioRepo(db)
+    usuario = Usuario(id=None, nombre=nombre, email=email)
+    usuario_id = repo.add(usuario)
+    return {"id": usuario_id}
+
+@router.get("/usuarios/{usuario_id}", response_model=dict)
+def obtener_usuario(usuario_id: int, db: Session = Depends(get_conexion)):
+    repo = UsuarioRepo(db)
+    usuario = repo.get_by_id(usuario_id)
+    if not usuario:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="Usuario no encontrado")
+    return {"id": usuario.id, "nombre": usuario.nombre, "email": usuario.email, "activo": usuario.activo}
+
+@router.get("/usuarios/", response_model=list)
+def listar_usuarios(db: Session = Depends(get_conexion)):
+    repo = UsuarioRepo(db)
+    usuarios = repo.get_all()
+    return [{"id": u.id, "nombre": u.nombre, "email": u.email, "activo": u.activo} for u in usuarios]
+
+@router.delete("/usuarios/{usuario_id}", response_model=dict)
+def eliminar_usuario(usuario_id: int, db: Session = Depends(get_conexion)):
+    repo = UsuarioRepo(db)
+    exito = repo.delete_by_id(usuario_id)
+    if not exito:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="Usuario no encontrado")
+    return {"ok": True}

backend/db/conexion.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 # backend/db/conexion.py
 from entrypoint.init_db import db_credencial
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
 
 def get_conexion():
     conexion = PostgresConexion(db_credencial)

backend/main.py

@@ -3,6 +3,8 @@
 from fastapi import FastAPI
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from backend.router_v1 import router
+from backend.backend_domains.llms import llm_chat_ws_endpoint_v1
+
 
 app = FastAPI(
     title="Fitz Backend",
@@ -21,4 +23,5 @@ app.add_middleware(
 
 
 # Incluye las rutas de tu API
-app.include_router(router, prefix="/api/v1", tags=["v1"])
+app.include_router(router, prefix="/api/v1", tags=["v1"])
+app.include_router(llm_chat_ws_endpoint_v1.router)

backend/router_v1.py

@@ -1,12 +1,15 @@
 # backend/api/router_v1.py
 
 from fastapi import APIRouter
-from backend.domains.experiments import charts_examples_endpoint_v1 as charts
-from backend.domains.experiments import ping_endpoint_v1
-from backend.domains.text_manager import text_manager_endpoint_v1
-
+from backend.backend_domains.experiments import charts_examples_endpoint_v1 as charts
+from backend.backend_domains.experiments import ping_endpoint_v1
+from backend.backend_domains.text_manager import text_manager_endpoint_v1
+from backend.backend_domains.llms import llm_chat_endpoint_v1
+from backend.backend_domains.usuarios_endpoint_v1 import router as usuarios_router
 
 router = APIRouter()
 router.include_router(ping_endpoint_v1.router, prefix="/ping")
 router.include_router(text_manager_endpoint_v1.router, prefix="/text_manager")
 router.include_router(charts.router, prefix="/charts")
+router.include_router(llm_chat_endpoint_v1.router, prefix="/llm", tags=["Agente LLM"])
+router.include_router(usuarios_router, prefix="/usuarios", tags=["Usuarios"])

domains/ApiKeys/openai_apikey.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 
 class OpenAICredencial:
     def __init__(self, titulo: str, api_key: str, organizacion: str = None, id: str = None):

domains/ApiKeys/openai_apikey_mmr.py

@@ -3,17 +3,17 @@ import base64
 from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Column, Integer, String
 
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
-from src.base import Base
-from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
-from src.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.base import Base
+from domains.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
+from domains.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
 from entrypoint import ENV_PATH
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
 
 
 from sqlalchemy import Column, String
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
 
 # ----------------------

domains/ArquitectureLayer/Repo.py

@@ -6,7 +6,7 @@ from sqlalchemy.orm import Session
 from sqlalchemy import func
 from datetime import datetime
 
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base  # Asegúrate de importar tu ABC base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base  # Asegúrate de importar tu ABC base
 
 TModelo = TypeVar("TModelo")
 TDominio = TypeVar("TDominio")

domains/ConexionApis/Ollama_cliente.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 import requests
-from src.Credenciales.ollama_credencial import OllamaCredencial
+from domains.Credenciales.ollama_credencial import OllamaCredencial
 
 class OllamaCliente:
     def __init__(self, credencial: OllamaCredencial):

domains/ConexionApis/OpenAi_conexion.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 from openai import OpenAI
-from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
+from domains.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
 
 class OpenAICliente:
     def __init__(self, credencial: OpenAICredencial):

domains/ConexionSql/Postgres_conexion.py

@@ -4,8 +4,8 @@ from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session
 from sqlalchemy.engine import Engine
 
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
-from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
 
 class PostgresConexion(ConexionBase):
     def __init__(self, *args, **kwargs):

domains/Credenciales/ollama_credencial.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 
 class OllamaCredencial:
     def __init__(self, titulo: str, base_url: str = "http://localhost:11434", id: str = None):

domains/Credenciales/postgres_credencial.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 
 class PostgresCredencial:
     def __init__(self, titulo: str, host: str, port: int, dbname: str, user: str, password: str, id: str = None):

domains/Credenciales/postgres_credencial_mmr.py

@@ -6,14 +6,14 @@ from sqlalchemy import DateTime, Text, func
 import base64
 
 
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
-from src.base import Base
-from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
-from src.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.base import Base
+from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
+from domains.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
 
 # ----------------------
 # Cargar clave maestra

domains/Llms/Agente.py

@@ -1,13 +1,13 @@
-from src.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
-from src.Llms.Memory.Base_MemoryConv import MemoryConvABC
-from src.Llms.MCPs.McpClient_Registry import ClientRegistry
+from domains.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
+from domains.Llms.Memory.Base_MemoryConv import MemoryConvABC
+from domains.Llms.MCPs.McpClient_Registry import ClientRegistry
 from datetime import datetime
 from typing import Optional, List, Union, AsyncGenerator
 import re
 import json
 
 from entrypoint.init_db import db_credencial
-from src.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
 LoggerDB(db_credencial, "logger_agentes", created_by="sistema")
 
 

domains/Llms/Embedders/Openai_embedder.py

@@ -1,8 +1,8 @@
 from typing import List
-from src.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC  # Asegúrate de que EmbedderABC esté en este módulo
-from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
-from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC  # Asegúrate de que EmbedderABC esté en este módulo
+from domains.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
+from domains.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 
 class OpenAIEmbedder(EmbedderABC):
     def __init__(self, credencial: OpenAICredencial,

domains/Llms/Embedders/Openai_embedder_mmr.py

@@ -3,15 +3,15 @@ from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Column, String
 from sqlalchemy import Column, String, ForeignKey
 
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
-from src.base import Base
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
-from src.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder
-from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.base import Base
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Llms.Embedders.Openai_embedder import OpenAIEmbedder
+from domains.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial
 
 # ----------------------
 # Cargar configuración desde .env si se requiere

domains/Llms/MCPs/McpClient_Registry.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.Llms.MCPs.McpClient import MCPClient
+from domains.Llms.MCPs.McpClient import MCPClient
 from typing import Any
 
 class ClientRegistry:

domains/Llms/Memory/postgres_MemoryConv.py

@@ -1,9 +1,9 @@
 from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, insert, select, delete
 from typing import Literal
 
-from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion  # Usamos la clase específica
-from src.Llms.Memory.Base_MemoryConv import MemoryConvABC
+from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion  # Usamos la clase específica
+from domains.Llms.Memory.Base_MemoryConv import MemoryConvABC
 
 
 class MemoryConvPostgres(MemoryConvABC):

domains/Llms/Modelos/Ollama_model.py

@@ -1,7 +1,7 @@
-from src.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 from typing import AsyncGenerator, Union
-from src.ConexionApis.Ollama_cliente import OllamaCliente  # Asegúrate de importar correctamente
+from domains.ConexionApis.Ollama_cliente import OllamaCliente  # Asegúrate de importar correctamente
 import asyncio
 
 class ModeloOllama(ModeloABC):

domains/Llms/Modelos/Openai_model.py

@@ -1,6 +1,6 @@
-from src.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
-from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Llms.Modelos.Base_model import ModeloABC
+from domains.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 import asyncio
 from typing import AsyncGenerator, Union
 

domains/Llms/Modelos/Openai_model_mmr.py

@@ -2,15 +2,15 @@ import os
 from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, Boolean
 
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 from typing import Optional
 
 
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
-from src.base import Base
-from src.Llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI  # Clase real de lógica
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.base import Base
+from domains.Llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI  # Clase real de lógica
 
 # ----------------------
 # Cargar clave maestra

domains/Logger/logger_db.py

@@ -3,9 +3,9 @@ from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, TIMESTAMP
 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
-from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion
+from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial
 
 class LoggerDB:
     _sink_removido = False  # ← evita múltiples remove() si se crean varias instancias

domains/TextManager/biblioteca.py

@@ -1,11 +1,11 @@
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
-from src.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC  # Asegúrate de que esta ruta sea correcta
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC  # Asegúrate de que esta ruta sea correcta
 from typing import List, Optional
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
 from sqlalchemy import MetaData  # Asegúrate de importar esto
-from src.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca  # Ajusta si es necesario
+from domains.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca  # Ajusta si es necesario
 from sqlalchemy import inspect
-from src.base import Base
+from domains.base import Base
 
 
 class Biblioteca:

domains/TextManager/biblioteca_mmr.py

@@ -3,16 +3,16 @@ import base64
 from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Column, String, Integer
 
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
-from src.base import Base
-from src.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
-from src.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC
-from src.TextManager.biblioteca import Biblioteca  # Suponiendo que defines la clase lógica Biblioteca aquí
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.base import Base
+from domains.Security.Encriptar import Encriptar_fernet
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Llms.Embedders.Base_Embedder import EmbedderABC
+from domains.TextManager.biblioteca import Biblioteca  # Suponiendo que defines la clase lógica Biblioteca aquí
 
 # ----------------------
 # Cargar clave maestra

domains/TextManager/nota.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from src.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
+from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
 from typing import List
 
 class Nota:

domains/TextManager/notas_mmr.py

@@ -3,17 +3,17 @@ from dotenv import load_dotenv
 from sqlalchemy import Table, Column, String, Text, MetaData
 from pgvector.sqlalchemy import Vector
 from sqlalchemy.orm import registry, Session
-from src.TextManager.nota import Nota
-from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
+from domains.TextManager.nota import Nota
+from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
 from typing import Tuple
 import re
 
 
-from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
-from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
-from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
 
-from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial  # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
+from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial  # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
 
 
 titulo = os.getenv('DB_TITLE')
@@ -34,11 +34,11 @@ db_credencial = PostgresCredencial(
 )
 
 # from entrypoint.init_db import db_credencial
-from src.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
+from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
 LoggerDB(db_credencial, "logger_textos", created_by="sistema")
 
 
-from src.base import Base  # Este es tu declarative_base()
+from domains.base import Base  # Este es tu declarative_base()
 
 # ----------------------
 # Cargar .env

domains/Usuario/usuario.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+class Usuario:
+    def __init__(self, id: int, nombre: str, email: str, activo: bool = True):
+        self.id = id
+        self.nombre = nombre
+        self.email = email
+        self.activo = activo
+
+    def activar(self):
+        self.activo = True
+
+    def desactivar(self):
+        self.activo = False
+
+    def __repr__(self):
+        return f"Usuario(id={self.id}, nombre='{self.nombre}', email='{self.email}', activo={self.activo})"

domains/Usuario/usuario_mmr.py

@@ -0,0 +1,82 @@
+from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean
+from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
+from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
+from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
+from domains.Usuario.usuario import Usuario
+
+# ----------------------
+# MODELO (SQLAlchemy)
+# ----------------------
+
+class UsuarioModel(Model_base):
+    __tablename__ = 'usuarios'
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
+    nombre = Column(String, nullable=False)
+    email = Column(String, unique=True, nullable=False)
+    activo = Column(Boolean, default=True, nullable=False)
+
+# ----------------------
+# MAPPER
+# ----------------------
+
+class UsuarioMapper(Mapper_base[Usuario, UsuarioModel]):
+    @staticmethod
+    def to_model(obj: Usuario) -> UsuarioModel:
+        return UsuarioModel(
+            id=obj.id,
+            nombre=obj.nombre,
+            email=obj.email,
+            activo=obj.activo
+        )
+
+    @staticmethod
+    def from_model(model: UsuarioModel) -> Usuario:
+        return Usuario(
+            id=model.id,
+            nombre=model.nombre,
+            email=model.email,
+            activo=model.activo
+        )
+
+    @staticmethod
+    def to_dict(obj: Usuario) -> dict:
+        return {
+            'id': obj.id,
+            'nombre': obj.nombre,
+            'email': obj.email,
+            'activo': obj.activo
+        }
+
+    @staticmethod
+    def from_dict(data: dict) -> Usuario:
+        return Usuario(
+            id=data['id'],
+            nombre=data['nombre'],
+            email=data['email'],
+            activo=data.get('activo', True)
+        )
+
+    @staticmethod
+    def from_model_list(models: list[UsuarioModel]) -> list[Usuario]:
+        return [UsuarioMapper.from_model(m) for m in models]
+
+# ----------------------
+# REPO
+# ----------------------
+
+class UsuarioRepo(Repo_base[UsuarioModel, Usuario]):
+    def __init__(self, session):
+        super().__init__(
+            session=session,
+            modelo=UsuarioModel,
+            mapper=UsuarioMapper
+        )
+
+    def get_by_email(self, email: str) -> Usuario | None:
+        model = (
+            self.session.query(self.Modelo)
+            .filter_by(email=email, sys_deleted_at=None)
+            .first()
+        )
+        return self.Mapper.from_model(model) if model else None

entrypoint/init_db.py

@@ -1,14 +1,14 @@
 # entrypoint/init_db.py
 
-from src.base import Base
-from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion  # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
-from src.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial  # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
+from domains.base import Base
+from domains.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion  # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
+from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial  # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
 
-from src.Credenciales.postgres_credencial_mmr import PostgresCredencialModel
-from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialModel
-from src.Llms.Modelos.Openai_model_mmr import ModeloOpenAIConfigModel
-from src.Llms.Embedders.Openai_embedder_mmr import OpenAIEmbedderModel
-from src.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaModel
+from domains.Credenciales.postgres_credencial_mmr import PostgresCredencialModel
+from domains.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialModel
+from domains.Llms.Modelos.Openai_model_mmr import ModeloOpenAIConfigModel
+from domains.Llms.Embedders.Openai_embedder_mmr import OpenAIEmbedderModel
+from domains.TextManager.biblioteca_mmr import BibliotecaModel
 
 
 from dotenv import load_dotenv

frontend/package-lock.json

@@ -14,7 +14,6 @@
         "@mantine/tiptap": "^8.0.1",
         "@react-three/fiber": "^9.1.2",
         "@tabler/icons": "^3.31.0",
-        "@tabler/icons-react": "^3.31.0",
         "@tiptap/react": "^2.12.0",
         "@tiptap/starter-kit": "^2.12.0",
         "@uiw/react-markdown-preview": "^5.1.4",
@@ -2425,22 +2424,6 @@
         "url": "https://github.com/sponsors/codecalm"
       }
     },
-    "node_modules/@tabler/icons-react": {
-      "version": "3.31.0",
-      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@tabler/icons-react/-/icons-react-3.31.0.tgz",
-      "integrity": "sha512-2rrCM5y/VnaVKnORpDdAua9SEGuJKVqPtWxeQ/vUVsgaUx30LDgBZph7/lterXxDY1IKR6NO//HDhWiifXTi3w==",
-      "license": "MIT",
-      "dependencies": {
-        "@tabler/icons": "3.31.0"
-      },
-      "funding": {
-        "type": "github",
-        "url": "https://github.com/sponsors/codecalm"
-      },
-      "peerDependencies": {
-        "react": ">= 16"
-      }
-    },
     "node_modules/@testing-library/dom": {
       "version": "10.4.0",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/@testing-library/dom/-/dom-10.4.0.tgz",

frontend/package.json

@@ -26,7 +26,6 @@
     "@mantine/tiptap": "^8.0.1",
     "@react-three/fiber": "^9.1.2",
     "@tabler/icons": "^3.31.0",
-    "@tabler/icons-react": "^3.31.0",
     "@tiptap/react": "^2.12.0",
     "@tiptap/starter-kit": "^2.12.0",
     "@uiw/react-markdown-preview": "^5.1.4",

frontend/src/Router.tsx

@@ -1,13 +1,14 @@
 import { createBrowserRouter, RouterProvider } from 'react-router-dom';
-import { HomePage } from './domains/Home/Home.page';
-import { Consulta_API } from './domains/Experiments/Consulta_api';
-import { Error_404 } from './domains/FitzStudio/404/404'; // Ajusta si está en otra carpeta
-import { Grid_Dashboard } from './domains/Experiments/Grid_dashboard'; // Ajusta si está en otra carpeta
-import { Biblioteca } from './domains/TextEditor/Biblioteca';
-import { VisualizacionesRandom } from './domains/Experiments/Visualizaciones_Random';
-import { Camara_noir } from './domains/CamaraNoir/Camaras_noir';
-import EditorTest from "./domains/TextEditor/Editor_Test";
-import { ChatPage } from './domains/Llms/Chat/ChatPage';
+import { HomePage } from './frontend_domains/Home/Home.page';
+import { Consulta_API } from './frontend_domains/Experiments/Consulta_api';
+import { Error_404 } from './frontend_domains/FitzStudio/404/404'; // Ajusta si está en otra carpeta
+import { Grid_Dashboard } from './frontend_domains/Experiments/Grid_dashboard'; // Ajusta si está en otra carpeta
+import { Biblioteca } from './frontend_domains/TextEditor/Biblioteca';
+import { VisualizacionesRandom } from './frontend_domains/Experiments/Visualizaciones_Random';
+import { Camara_noir } from './frontend_domains/CamaraNoir/Camaras_noir';
+import EditorTest from "./frontend_domains/TextEditor/Editor_Test";
+import { ChatPage } from './frontend_domains/Llms/Chat/ChatPage';
+import { LoginPage } from './frontend_domains/Usuarios/Login.page';
 
 const router = createBrowserRouter([
 
@@ -69,6 +70,12 @@ const router = createBrowserRouter([
   },
 
 
+  // Login
+  {
+    path: '/login',
+    element: <LoginPage />,
+  },
+
 
   // FitzStudio Pages -------------------------------------------------------
   // Error 404

frontend/src/data/submenuLinks_1.ts

@@ -1,6 +1,6 @@
 // src/data/submenuLinks.ts
 
-import { Biblioteca } from "@/domains/TextEditor/Biblioteca";
+import { Biblioteca } from "@/frontend_domains/TextEditor/Biblioteca";
 
 export const submenuLinks = {
 

frontend/src/domains/Llms/Chat/ChatPage.tsx

@@ -1,41 +0,0 @@
-import { useState } from "react";
-import { Container, Stack, Paper, ScrollArea, Title } from "@mantine/core";
-import { ChatInput } from "./ChatInput";
-import { MessageList } from "./MessageList";
-import { AppShellWithMenu } from "../../FitzStudio/Appshell/Appshell";
-
-export function ChatPage() {
-  const [messages, setMessages] = useState([
-    { sender: "bot", content: "Hola, ¿en qué puedo ayudarte hoy?" },
-  ]);
-
-  const handleSend = async (content: string) => {
-    const newMessages = [...messages, { sender: "user", content }];
-    setMessages(newMessages);
-
-    const response = await fetch("/api/chat", {
-      method: "POST",
-      body: JSON.stringify({ messages: newMessages }),
-      headers: { "Content-Type": "application/json" },
-    });
-
-    const data = await response.json();
-    setMessages([...newMessages, { sender: "bot", content: data.reply }]);
-  };
-
-  return (
-    <AppShellWithMenu>
-      <Container size="sm" p="md">
-        <Stack>
-          <Title order={2}>Chat LLM</Title>
-          <Paper shadow="xs" p="md" withBorder>
-            <ScrollArea h={400}>
-              <MessageList messages={messages} />
-            </ScrollArea>
-          </Paper>
-          <ChatInput onSend={handleSend} />
-        </Stack>
-      </Container>
-    </AppShellWithMenu>
-  );
-}

frontend/src/frontend_domains/FitzStudio/404/404.tsx

@@ -3,7 +3,7 @@ import { useMantineTheme } from '@mantine/core';
 import { IconArrowLeft } from '../../../assets/icons';
 import { Link } from 'react-router-dom';
 import { MantineCardWithShader } from './HoloShader_404'; // Ajusta ruta si es necesario
-import { AppShellWithMenu } from '../../FitzStudio/Appshell/Appshell';
+import { AppShellWithMenu } from '../Appshell/Appshell';
 
 
 

frontend/src/frontend_domains/FitzStudio/Plantilla.tsx

@@ -1,4 +1,4 @@
-import { AppShellWithMenu } from '../FitzStudio/Appshell/Appshell';
+import { AppShellWithMenu } from './Appshell/Appshell';
 
 
 export function Plantilla() {

frontend/src/frontend_domains/Home/Home.page.tsx

@@ -1,6 +1,6 @@
 import { AppShellWithMenu } from '../FitzStudio/Appshell/Appshell';
-import { Welcome } from '@/domains/FitzStudio/Welcome/Welcome';
-import { ColorSchemeToggle } from '@/domains/FitzStudio/ColorSchemeToggle/ColorSchemeToggle';
+import { Welcome } from '@/frontend_domains/FitzStudio/Welcome/Welcome';
+import { ColorSchemeToggle } from '@/frontend_domains/FitzStudio/ColorSchemeToggle/ColorSchemeToggle';
 
 
 export function HomePage() {

frontend/src/frontend_domains/Llms/Chat/ChatPage.tsx

@@ -0,0 +1,64 @@
+import { useState, useRef } from "react";
+import { Container, Stack, Paper, ScrollArea, Title } from "@mantine/core";
+import { ChatInput } from "./ChatInput";
+import { MessageList } from "./MessageList";
+import { AppShellWithMenu } from "../../FitzStudio/Appshell/Appshell";
+
+export function ChatPage() {
+  const [messages, setMessages] = useState([
+    { sender: "bot", content: "Hola, ¿en qué puedo ayudarte hoy?" },
+  ]);
+  const wsRef = useRef<WebSocket | null>(null);
+
+  const handleSend = async (content: string) => {
+    const newMessages = [...messages, { sender: "user", content }];
+    setMessages(newMessages);
+
+    let currentResponse = "";
+    setMessages((prev) => [...prev, { sender: "bot", content: "" }]);
+
+    wsRef.current = new WebSocket("ws://localhost:8000/ws/chat");
+
+    wsRef.current.onopen = () => {
+      wsRef.current?.send(JSON.stringify({ prompt: content }));
+    };
+
+    wsRef.current.onmessage = (event) => {
+      const token = event.data;
+      currentResponse += token;
+      setMessages((prev) => {
+        const updated = [...prev];
+        updated[updated.length - 1] = { sender: "bot", content: currentResponse };
+        return updated;
+      });
+    };
+
+    wsRef.current.onerror = (err) => {
+      console.error("WebSocket error:", err);
+      setMessages((prev) => [
+        ...prev.slice(0, -1),
+        { sender: "bot", content: "⚠️ Error al comunicarse con el servidor." },
+      ]);
+    };
+
+    wsRef.current.onclose = () => {
+      wsRef.current = null;
+    };
+  };
+
+  return (
+    <AppShellWithMenu>
+      <Container size="sm" p="md">
+        <Stack>
+          <Title order={2}>Chat LLM</Title>
+          <Paper shadow="xs" p="md" withBorder>
+            <ScrollArea h={400}>
+              <MessageList messages={messages} />
+            </ScrollArea>
+          </Paper>
+          <ChatInput onSend={handleSend} />
+        </Stack>
+      </Container>
+    </AppShellWithMenu>
+  );
+}

frontend/src/frontend_domains/TextEditor/Editor_Test.tsx

@@ -2,6 +2,7 @@ import { RichTextEditor } from '@mantine/tiptap';
 import { useEditor } from '@tiptap/react';
 import StarterKit from '@tiptap/starter-kit';
 import '@mantine/tiptap/styles.css';
+import { AppShellWithMenu } from '../FitzStudio/Appshell/Appshell';
 
 export default function EditorTest() {
   const editor = useEditor({
@@ -10,8 +11,9 @@ export default function EditorTest() {
   });
 
   return (
+    
     <div style={{ padding: 40 }}>
-      {editor && (
+      {editor && (    <AppShellWithMenu>
         <RichTextEditor editor={editor}>
           <RichTextEditor.Toolbar sticky stickyOffset={0}>
             <RichTextEditor.ControlsGroup>
@@ -21,7 +23,10 @@ export default function EditorTest() {
           </RichTextEditor.Toolbar>
           <RichTextEditor.Content />
         </RichTextEditor>
+            </AppShellWithMenu>
       )}
     </div>
   );
 }
+
+

frontend/src/frontend_domains/Usuarios/Login.page.tsx

@@ -0,0 +1,66 @@
+import { useState } from 'react';
+import { TextInput, PasswordInput, Button, Paper, Title, Container, Group, Alert } from '@mantine/core';
+import UserIcon from '../../assets/icons/outlined/user.svg?react';
+import LockIcon from '../../assets/icons/outlined/lock.svg?react';
+
+export function LoginPage() {
+  const [email, setEmail] = useState('');
+  const [password, setPassword] = useState('');
+  const [error, setError] = useState('');
+  const [loading, setLoading] = useState(false);
+
+  const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
+    e.preventDefault();
+    setLoading(true);
+    setError('');
+    // Aquí deberías llamar a tu endpoint de login (ajusta la URL y payload)
+    try {
+      const res = await fetch('/api/v1/usuarios/login', {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+        body: JSON.stringify({ email, password })
+      });
+      if (!res.ok) throw new Error('Credenciales incorrectas');
+      // Aquí puedes guardar el usuario/token en el estado global o localStorage
+      window.location.href = '/';
+    } catch (err: any) {
+      setError(err.message);
+    } finally {
+      setLoading(false);
+    }
+  };
+
+  return (
+    <Container size={420} my={40}>
+      <Title align="center" mb={20}>Iniciar sesión</Title>
+      <Paper withBorder shadow="md" p={30} mt={30} radius="md">
+        <form onSubmit={handleSubmit}>
+          <TextInput
+            label="Email"
+            placeholder="tucorreo@ejemplo.com"
+            icon={<UserIcon style={{ width: 18, height: 18 }} />}
+            value={email}
+            onChange={e => setEmail(e.target.value)}
+            required
+            mb={10}
+          />
+          <PasswordInput
+            label="Contraseña"
+            placeholder="Tu contraseña"
+            icon={<LockIcon style={{ width: 18, height: 18 }} />}
+            value={password}
+            onChange={e => setPassword(e.target.value)}
+            required
+            mb={20}
+          />
+          {error && <Alert color="red" mb={10}>{error}</Alert>}
+          <Group  mt="md">
+            <Button type="submit" loading={loading} fullWidth>
+              Entrar
+            </Button>
+          </Group>
+        </form>
+      </Paper>
+    </Container>
+  );
+}

frontend/yarn.lock

@@ -737,14 +737,7 @@
     "@svgr/hast-util-to-babel-ast" "8.0.0"
     svg-parser "^2.0.4"
 
-"@tabler/icons-react@^3.31.0":
-  version "3.31.0"
-  resolved "https://registry.npmjs.org/@tabler/icons-react/-/icons-react-3.31.0.tgz"
-  integrity sha512-2rrCM5y/VnaVKnORpDdAua9SEGuJKVqPtWxeQ/vUVsgaUx30LDgBZph7/lterXxDY1IKR6NO//HDhWiifXTi3w==
-  dependencies:
-    "@tabler/icons" "3.31.0"
-
-"@tabler/icons@^3.31.0", "@tabler/icons@3.31.0":
+"@tabler/icons@^3.31.0":
   version "3.31.0"
   resolved "https://registry.npmjs.org/@tabler/icons/-/icons-3.31.0.tgz"
   integrity sha512-dblAdeKY3+GA1U+Q9eziZ0ooVlZMHsE8dqP0RkwvRtEsAULoKOYaCUOcJ4oW1DjWegdxk++UAt2SlQVnmeHv+g==
@@ -5198,7 +5191,7 @@ react-use-measure@^2.1.7:
   resolved "https://registry.npmjs.org/react-use-measure/-/react-use-measure-2.1.7.tgz"
   integrity sha512-KrvcAo13I/60HpwGO5jpW7E9DfusKyLPLvuHlUyP5zqnmAPhNc6qTRjUQrdTADl0lpPpDVU2/Gg51UlOGHXbdg==
 
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