# Guía de Uso de la API Flask para Vector Store y RAG

Esta API en flask permite gestionar un Vector Store para consultas de Recuperación Aumentada Generativa (RAG) y procesamiento de documentos. 
Ofrece endpoints para inicializar el Vector Store, cargar documentos, listar los archivos en el Vector Store, 
y realizar consultas con o sin historial de conversación.

## Requisitos previos

1. Instalar las dependencias:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

2. Asegurarse de que el servidor Flask esté corriendo:
   ```bash
   python app.py
   ```

3. Configurar las credenciales necesarias:
   - Crear un archivo `.env` en la raíz del proyecto con la siguiente configuración:
     ```
     OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
     ```

4. Preparar el directorio `Docs` para inicializar el Vector Store con los documentos que desees procesar.

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## Endpoints Disponibles

### **1. Inicializar el Vector Store**
**Endpoint:** `POST /initialize-vs`  
**Descripción:** Inicializa el Vector Store con los archivos contenidos en el directorio `Docs`.  
**Ejemplo de Uso:**  
Enviar una solicitud `POST` sin cuerpo.  
**Respuesta Exitosa:**  
```json
{
    "message": "Vector Store inicializado con éxito desde el directorio Docs."
}
```

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### **2. Listar Archivos en el Vector Store**
**Endpoint:** `GET /list-files`  
**Descripción:** Lista los archivos procesados en el Vector Store.  
**Ejemplo de Uso:**  
Enviar una solicitud `GET` sin cuerpo.  
**Respuesta Exitosa:**  
```json
{
    "files": [
        "documento1.txt",
        "documento2.pdf",
        "imagen.jpg"
    ]
}
```

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### **3. Subir y Procesar un Archivo**
**Endpoint:** `POST /upload-file`  
**Descripción:** Permite subir un archivo para procesarlo y añadirlo al Vector Store.  
**Ejemplo de Uso:**  
Configurar una solicitud `POST` con el archivo en formato `multipart/form-data`.  
**Respuesta Exitosa:**  
```json
{
    "message": "Archivo procesado y añadido al Vector Store con éxito."
}
```

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### **4. Consultar RAG (sin historial de conversación)**
**Endpoint:** `POST /rag-query`  
**Descripción:** Realiza una consulta en el Vector Store y genera una respuesta utilizando un LLM sin historial previo.  
**Ejemplo de Uso:**  
Cuerpo de la solicitud:
```json
{
    "query": "¿Qué sabes de Amanda?"
}
```
**Respuesta Exitosa:**  
```json
{
    "query": "¿Qué sabes de Amanda?",
    "response": "Amanda es conocida por sus aventuras en un pueblo costero..."
}
```

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### **5. Consultar RAG (con historial de conversación)**
**Endpoint:** `POST /rag-query`  
**Descripción:** Realiza una consulta en el Vector Store y genera una respuesta utilizando un LLM considerando el historial de conversación.  
**Ejemplo de Uso:**  
Cuerpo de la solicitud:
```json
{
    "query": "¿Qué pasó con el museo que Amanda creó?",
    "conversation_history": [
        {
            "user_input": "¿Qué sabes de Amanda?",
            "ai_response": "Amanda es conocida por sus aventuras en un pueblo costero..."
        }
    ]
}
```
**Respuesta Exitosa:**  
```json
{
    "query": "¿Qué pasó con el museo que Amanda creó?",
    "response": "El museo que Amanda creó se convirtió en un punto importante para la comunidad..."
}
```


### 6. Obtener Archivos y Contenido
**URL:** `/get-files`  
**Método:** `GET`  
**Descripción:** Devuelve cada archivo almacenado en el Vector Store en el formato `source: Content`.  

**Respuesta:**  
```json
{
    "documento1.txt": "Este es el contenido del documento 1...",
    "documento2.pdf": "Este es el contenido extraído del documento 2...",
    "imagen.jpg": "Texto extraído de la imagen..."
}
```


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## Notas Finales

- Asegúrate de que el directorio `Docs` contiene los documentos necesarios antes de inicializar el Vector Store.
- El LLM utiliza el modelo `gpt-4o-mini` para las respuestas.
- La API es extensible y puedes añadir nuevos endpoints según sea necesario.

¡Listo! Ahora puedes interactuar con la API Flask para gestionar tu Vector Store y realizar consultas RAG.