feat: Implement main application shell with navigation and color scheme toggle

- Added Appshell component with responsive navbar and main content area
- Integrated ColorSchemeToggle for light/dark mode switching
- Created Welcome component with styled title and introductory text
- Developed ChatPage for LLM interaction with WebSocket support
- Implemented Biblioteca for managing notes with rich text editor
- Added LoginPage for user authentication with error handling
- Introduced MessageList and MessageBubble components for chat messages
- Styled components with CSS modules for consistent design
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2025-06-21 02:01:21 +02:00
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+59
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@@ -0,0 +1,59 @@
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 domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
from sqlalchemy import MetaData # Asegúrate de importar esto
from domains.TextManager.notas_mmr import generar_tabla_nota_para_biblioteca # Ajusta si es necesario
from sqlalchemy import inspect
from domains.base import Base
class Biblioteca:
def __init__(
self,
nombre: str,
descripcion: str = "",
id: Optional[str] = None,
embedder: Optional[EmbedderABC] = None,
vector_dim: Optional[int] = None
):
"""
Clase que representa una biblioteca de notas de texto.
:param nombre: Nombre de la biblioteca.
:param descripcion: Breve descripción de la biblioteca.
:param id: ID único opcional. Si no se proporciona, se genera automáticamente.
:param embedder: Objeto que implementa EmbedderABC para generar el vector del nombre.
:param vector_dim: Dimensión del vector si no se proporciona un embedder.
"""
self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("BBLI").generar()
self.nombre = nombre if "biblio" in nombre else f"biblio_{nombre}"
self.descripcion = descripcion
self.embedder = embedder
if self.embedder is not None:
self.vector_dim = self.embedder.dimension_number()
elif vector_dim is not None:
self.vector_dim = vector_dim
else:
raise ValueError("Debes proporcionar un 'embedder' o un 'vector_dim' explícito.")
def generar_modelo_notas(self, conexion: ConexionBase):
nombre_tabla = f"{self.nombre}"
print(f"[Notas] Generando tabla: {nombre_tabla}")
engine = conexion.get_engine()
inspector = inspect(engine)
if inspector.has_table(nombre_tabla):
print(f"[Notas] ❌ Ya existe la tabla {nombre_tabla}")
raise ValueError(f"Ya existe una tabla con el nombre '{nombre_tabla}' en la base de datos.")
print("[Notas] Generando definición SQL...")
tabla, NotaModel = generar_tabla_nota_para_biblioteca(nombre_tabla, self.vector_dim, Base.metadata)
print("[Notas] Creando tabla en base de datos...")
Base.metadata.create_all(engine)
print("[Notas] ✔️ Tabla creada")
return NotaModel
+112
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@@ -0,0 +1,112 @@
import os
import base64
from dotenv import load_dotenv
from sqlalchemy import Column, String, Integer
from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
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
# ----------------------
from entrypoint import ENV_PATH
load_dotenv(ENV_PATH)
pssword = os.getenv('MASTER_PASSWORD')
if pssword is None:
raise ValueError("MASTER_PASSWORD no está definida en el archivo .env")
# ----------------------
# MODELO (SQLAlchemy)
# ----------------------
class BibliotecaModel(Base, Model_base):
__tablename__ = "bibliotecas"
id = Column(String, primary_key=True, unique=True)
nombre = Column(String, nullable=False, unique=True)
descripcion = Column(String, nullable=False, default="")
vector_dim = Column(Integer, nullable=False)
embedder_info = Column(String, nullable=True) # Nombre de clase, ID de configuración, o info encriptada del embedder
# ----------------------
# MAPPER
# ----------------------
class BibliotecaMapper(Mapper_base[Biblioteca, BibliotecaModel]):
@staticmethod
def to_model(obj: Biblioteca) -> BibliotecaModel:
return BibliotecaModel(
id=obj.id,
nombre=obj.nombre,
descripcion=obj.descripcion,
vector_dim=obj.vector_dim
# embedder no se serializa en el modelo, se maneja por separado
)
@staticmethod
def from_model(model: BibliotecaModel) -> Biblioteca:
return Biblioteca(
id=model.id,
nombre=model.nombre,
descripcion=model.descripcion,
vector_dim=model.vector_dim,
embedder=None # se deja para inyección posterior si es necesario
)
@staticmethod
def to_dict(obj: Biblioteca) -> dict:
embedder_info = type(obj.embedder).__name__ if obj.embedder else None
return {
"id": obj.id,
"nombre": obj.nombre,
"descripcion": obj.descripcion,
"vector_dim": obj.vector_dim,
"embedder_info": embedder_info
}
@staticmethod
def from_dict(data: dict) -> Biblioteca:
return Biblioteca(
id=data["id"],
nombre=data["nombre"],
descripcion=data["descripcion"],
vector_dim=data["vector_dim"],
embedder=None # inyección manual si se desea
)
# ----------------------
# REPO
# ----------------------
class BibliotecaRepo(Repo_base[BibliotecaModel, Biblioteca]):
def __init__(self, conexion: ConexionBase):
super().__init__(
session=conexion.get_session(),
modelo=BibliotecaModel,
mapper=BibliotecaMapper
)
def add(self, biblioteca: Biblioteca, created_by: str = None, notes: str = None) -> str:
# Lógica personalizada: prevenir duplicados por nombre
existente = self.session.query(self.Modelo).filter_by(nombre=biblioteca.nombre).first()
if existente:
raise ValueError(f"Ya existe una biblioteca con el nombre '{biblioteca.nombre}'")
return super().add(biblioteca, created_by=created_by, notes=notes)
def get_by_nombre(self, nombre: str) -> Biblioteca | None:
model = self.session.query(self.Modelo).filter_by(nombre=nombre, sys_deleted_at=None).first()
return self.Mapper.from_model(model) if model else None
+41
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@@ -0,0 +1,41 @@
from domains.Security.GenerarIDs import GeneradorIDUnico
from typing import List
class Nota:
def __init__(
self,
titulo: str,
tags: List[str] = None,
conexiones: List[str] = None,
texto: str = "",
vector: List[float] = None,
resumen: str = "",
vector_resumen: List[float] = None,
id: str = None
):
"""
Clase que representa una nota de texto con estructura semántica.
:param titulo: Título de la nota.
:param tags: Lista de etiquetas asociadas.
:param conexiones: Lista de identificadores relacionados.
:param vector: Embedding vectorial de la nota.
:param resumen: Texto resumen de la nota.
:param vector_resumen: Embedding del resumen.
:param id: Identificador único (si no se proporciona, se genera automáticamente).
"""
self.id = id if id is not None else GeneradorIDUnico("NOTA").generar()
self.titulo = titulo
self.tags = tags if tags is not None else []
self.conexiones = conexiones if conexiones is not None else []
self.texto = texto
self.vector = vector
self.resumen = resumen
self.vector_resumen = vector_resumen
def __repr__(self):
return (
f"<Nota id={self.id}, titulo='{self.titulo}', tags={len(self.tags)}, "
f"conexiones={len(self.conexiones)}, vector_dim={len(self.vector)}, "
f"resumen_len={len(self.resumen)}, vector_resumen_dim={len(self.vector_resumen)}>"
)
+196
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@@ -0,0 +1,196 @@
import os
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 domains.TextManager.nota import Nota
from domains.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
from typing import Tuple
import re
from domains.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
from domains.ArquitectureLayer.Model import Model_base
from domains.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base
from domains.Credenciales.postgres_credencial import PostgresCredencial # Asegúrate de tener esta clase implementada correctamente
titulo = os.getenv('DB_TITLE')
usuario = os.getenv('DB_USER')
passwrd = os.getenv('DB_PASSWORD')
host = os.getenv('DB_HOST')
port = os.getenv('DB_PORT')
db_name = os.getenv('DB_NAME')
db_credencial = PostgresCredencial(
titulo=titulo,
user=usuario,
password=passwrd,
host=host,
port=port,
dbname=db_name
)
# from entrypoint.init_db import db_credencial
from domains.Logger.logger_db import LoggerDB, logger
LoggerDB(db_credencial, "logger_textos", created_by="sistema")
from domains.base import Base # Este es tu declarative_base()
# ----------------------
# Cargar .env
# ----------------------
from entrypoint import ENV_PATH
load_dotenv(ENV_PATH)
# ----------------------
# REGISTRO DINÁMICO PARA TABLAS
# ----------------------
mapper_registry = registry()
# ----------------------
# FUNCIONES AUXILIARES
# ----------------------
def generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca_nombre: str, vector_dim: int, metadata: MetaData) -> Tuple[Table, type]:
"""
Genera una tabla dinámica y modelo ORM para una biblioteca dada, con campos vectoriales y campos del sistema.
"""
try:
logger.info(f"Generando tabla para biblioteca: '{biblioteca_nombre}' con dimensión de vector: {vector_dim}")
# Nombre SQL-safe
nombre_tabla = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", biblioteca_nombre.strip().lower())
logger.debug(f"Nombre de tabla SQL-safe: '{nombre_tabla}'")
# Modelo ORM dinámico
class NotaModel(Base, Model_base):
__tablename__ = nombre_tabla
__table_args__ = {"extend_existing": True}
id = Column(String, primary_key=True)
titulo = Column(String, nullable=False)
tags = Column(String)
conexiones = Column(String)
texto = Column(Text)
resumen = Column(Text)
vector = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
vector_resumen = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
logger.info(f"Modelo ORM 'NotaModel' creado para la tabla '{nombre_tabla}'")
logger.debug(f"Columnas del modelo: {[c.name for c in NotaModel.__table__.columns]}")
logger.debug(f"Tipos de columnas: {[str(c.type) for c in NotaModel.__table__.columns]}")
logger.debug(f"Claves primarias: {[c.name for c in NotaModel.__table__.primary_key]}")
return NotaModel.__table__, NotaModel
except Exception as e:
logger.error(f"Error al generar la tabla y modelo ORM para '{biblioteca_nombre}': {e}")
raise
# ----------------------
# MAPPER
# ----------------------
class NotaMapper(Mapper_base[Nota, object]): # Usa `object` si el modelo es dinámico
@staticmethod
def to_model(nota: Nota):
return {
"id": nota.id,
"titulo": nota.titulo,
"tags": ",".join(nota.tags),
"conexiones": ",".join(nota.conexiones),
"texto": nota.texto,
"resumen": nota.resumen,
"vector": nota.vector,
"vector_resumen": nota.vector_resumen
}
@staticmethod
def from_model(model) -> Nota:
return Nota(
id=model.id,
titulo=model.titulo,
tags=model.tags.split(",") if model.tags else [],
conexiones=model.conexiones.split(",") if model.conexiones else [],
texto=model.texto,
resumen=model.resumen,
vector=list(model.vector) if model.vector is not None else None,
vector_resumen=list(model.vector_resumen) if model.vector_resumen is not None else None
)
@staticmethod
def to_dict(nota: Nota) -> dict:
return {
"id": nota.id,
"titulo": nota.titulo,
"tags": ",".join(nota.tags),
"conexiones": ",".join(nota.conexiones),
"texto": nota.texto,
"resumen": nota.resumen,
"vector": nota.vector,
"vector_resumen": nota.vector_resumen
}
@staticmethod
def from_dict(data: dict) -> Nota:
return Nota(
id=data["id"],
titulo=data["titulo"],
tags=data["tags"].split(",") if data.get("tags") else [],
conexiones=data["conexiones"].split(",") if data.get("conexiones") else [],
texto=data["texto"],
resumen=data["resumen"],
vector=data.get("vector"),
vector_resumen=data.get("vector_resumen")
)
# ----------------------
# REPO
# ----------------------
class NotaRepo(Repo_base):
def __init__(self, session: Session, modelo_nota: type):
if modelo_nota is None:
raise ValueError("No se puede instanciar NotaRepo sin un modelo válido de nota.")
super().__init__(session=session, modelo=modelo_nota, mapper=NotaMapper)
# ------------------------
# Métodos personalizados
# ------------------------
def get_by_tag(self, tag: str) -> list[Nota]:
query = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.tags.contains([tag]))
models = query.all()
return self.Mapper.from_model_list(models)
def search_by_text(self, texto: str) -> list[Nota]:
query = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.texto.ilike(f'%{texto}%'))
models = query.all()
return self.Mapper.from_model_list(models)
def get_paginated(self, offset: int = 0, limit: int = 10) -> list[Nota]:
models = self.session.query(self.Modelo).offset(offset).limit(limit).all()
return self.Mapper.from_model_list(models)
def update(self, id_: str, nota_actualizada: Nota) -> bool:
model = self.session.get(self.Modelo, id_)
if not model:
return False
# Campos de dominio
model.titulo = nota_actualizada.titulo
model.texto = nota_actualizada.texto
model.tags = nota_actualizada.tags
model.conexiones = nota_actualizada.conexiones
model.resumen = nota_actualizada.resumen
# Actualización de campos de sistema
model.sys_version = (model.sys_version or 1) + 1
self.session.commit()
return True