Bienvenido al proyecto BigFive. Esta aplicación web integra un chatbot emocional con un diario personal, permitiendo analizar la personalidad del usuario y ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en sus entradas y conversaciones.
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Frontend: React, Vite y TailwindCSS
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Backend: FastAPI
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Base de Datos Vectorial: Weaviate
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Base de Datos: MongoDB
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Modelo de Análisis Emocional:
SamLowe/roberta-base-go_emotions -
Chatbot: Deepseek R1 1776
- Docker
- Docker Compose
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Clona el repositorio en tu máquina local:
git clone https://github.com/pablolobat0/bigFive.git
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Navega al directorio del proyecto:
cd bigFive -
Crea un fichero .env en el directorio raíz con la variable de entorno: DATABASE_NAME
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Crea un fichero .env en el directorio backedn con las variables de entorno: MONGODB_URI, DATABASE_NAME, PERPLEXITY_API_KEY, SECRET_KEY, REDIS_HOST, REDIS_PORT
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Inicia los servicios con Docker Compose:
docker compose up
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Accede a la aplicación: Una vez que los servicios estén en funcionamiento, abre tu navegador y dirígete a http://localhost:3000 para interactuar con la aplicación.
El chatbot emplea el modelo SamLowe/roberta-base-go_emotions para analizar el tono emocional de los mensajes y utiliza Weaviate para gestionar y recuperar información basada en embeddings vectoriales, permitiendo respuestas más contextuales y personalizadas.
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas colaborar con el proyecto, por favor revisa el archivo CONTRIBUTING.md para obtener directrices sobre cómo hacerlo.
Para reportar vulnerabilidades o problemas de seguridad, abre un issue en el repositorio o contacta directamente a los mantenedores del proyecto.
Este proyecto está licenciado bajo los términos de la licencia MIT. Para más detalles, revisa el archivo LICENSE.md.
Para preguntas o sugerencias, puedes abrir un issue en el repositorio o contactar directamente a los mantenedores del proyecto.