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Initial implementation of the bot: - cmd/chat-bot: CLI entrypoint (serve, reindex, ask, version) - internal/agent: LLM provider client + agent runner with RAG injection - internal/config: YAML config loader (providers, RAG, persona, server) - internal/i18n: response-language detection (EN/ES) - internal/persona: persona system prompt assembly from YAML - internal/portfolio: heading-based chunker + SQLite FTS5 indexer - internal/server: chi router with /api/chat (SSE), /api/health, /api/info, /api/reindex, middleware (RequestID, Logging, CORS, RateLimit) - internal/streaming: SSE protocol helpers (start, chunk, sources, done, error) - web/: drop-in vanilla-JS chat widget (no build, no deps) + demo + README - bench/: reproducible driver benchmark (modernc vs mattn SQLite) - configs/portfolio-bot.yaml: llama.cpp default provider, SQLite RAG, canine persona - docs/architecture.md / .es.md: aligned with SQLite FTS5 + llama.cpp decisions - data/projects/README*.md: project data documentation - README.md / .es.md: updated for current implementation All tests pass (go test ./...). Bot is functional end-to-end with the configured LLM provider.
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1.4 KiB
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# Proyectos del Portfolio
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> 🌐 **Idioma:** [English](README.md) | [Español](README.es.md)
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Coloca aquí un archivo `.md` por cada proyecto que quieras que el bot pueda responder.
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## Convención de nombres
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- Un archivo por proyecto: `nombre-del-proyecto.md`
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- Nombre en kebab-case (minúsculas con guiones)
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- Ejemplo: `rony-tui.md`, `rony-llm-agent.md`, `portfolio-astro.md`
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## Frontmatter (opcional pero recomendado)
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```markdown
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title: "Rony TUI"
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date: 2026-06
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status: "active" # active | archived | wip
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tags: ["go", "ai", "cli"]
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repo: "https://github.com/VictorVargas/rony-harness"
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demo: "https://..." # opcional
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# Rony TUI
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AI agent harness para desarrollo de software...
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```
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## Cómo se procesan
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1. El bot escanea este directorio al arrancar
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2. Cada `.md` se divide en chunks de ~500 caracteres
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3. Los chunks se guardan en una base SQLite local con **FTS5** (búsqueda de texto completo, ranking BM25)
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4. Cuando alguien pregunta, se buscan los top-5 chunks más relevantes
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5. Esos chunks se inyectan al contexto del LLM
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No se requieren modelos de embeddings ni bases vectoriales externas — todo corre en un único archivo SQLite (`data/portfolio.db`).
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## Re-indexar
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Si modificas los `.md`, ejecuta:
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```bash
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./bin/chat-bot reindex
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```
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Esto reconstruye el índice SQLite FTS5 desde cero.
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## Ejemplo de proyecto
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Ver [`example-project.md`](./example-project.md) para una plantilla. |