📚 Generador de Novelas de Fantasía con LLMs

✨ Introducción

Este proyecto utiliza Large Language Models (LLMs) para generar novelas de fantasía completas con transparencia del proceso creativo.

⚠️ AVISO: Proyecto en fase temprana de desarrollo. Pueden existir bugs y limitaciones.

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🆕 Actualizaciones recientes (Octubre 2025)

• 🌟 Streaming en tiempo real mejorado: Ahora el texto se transmite directamente sin fragmentación ni modificaciones.
• 🎨 Separación visual de pensamientos y respuestas: Los pensamientos del modelo se muestran en magenta y las respuestas en cian.
• 🛠️ Lógica simplificada: Eliminación de procesamiento innecesario para garantizar una experiencia más fluida.
• 🚀 Optimización de la interfaz web: Mejoras en el diseño para una experiencia de usuario más intuitiva.

🆕 Actualizaciones recientes (Mayo 2025)

• 💾 Sistema de puntos de guardado (savepoints): Implementación robusta que evita pérdidas de contexto durante la generación de textos largos
• 🧠 Gestión de contexto mejorada: Optimización automática del contexto para mantener coherencia en historias extensas
• 💻 Modo comando mejorado: Ahora puedes seleccionar modelos directamente con --model y listar los disponibles con --list-models
• 📝 Sistema de resúmenes entre capítulos para mejorar la coherencia narrativa
• 🔄 Flujo narrativo mejorado con contexto enriquecido para continuidad entre secciones
• 📊 Formateo profesional de documentos con metadatos, márgenes y estilos optimizados
• 📑 Mejor organización textual con procesamiento semántico de párrafos
• 🧠 Sistema de detección de modelos multi-API: Detecta automáticamente modelos disponibles en Ollama, OpenAI, DeepSeek, Groq y proveedores personalizados
• 🔧 Configuración flexible mediante archivo .env: Personaliza completamente todos los proveedores y modelos sin tocar el código
• 🎨 Visualización mejorada de pensamientos: Los pensamientos del modelo ahora se muestran correctamente en amarillo y cambian a azul al terminar
• 🖥️ Interfaz web cyberpunk completamente rediseñada

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🚀 Características Principales

• 🧠 Soporte multi-API (Ollama, OpenAI, DeepSeek, Groq, Anthropic)
• 📖 Generación completa de estructuras narrativas y personajes
• 💾 Sistema de puntos de guardado para evitar pérdida de contexto
• 🔄 Recuperación automática ante fallos del modelo
• 📝 Sistema de resúmenes para coherencia narrativa
• 🎨 Interfaz cyberpunk con visualización en tiempo real
• 📤 Exportación a PDF/DOCX con formato profesional
• ⚙️ Configuración flexible mediante archivo .env
• 🔍 Transparencia del proceso con pensamientos del modelo

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🖥️ Demo Interactiva

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⚙️ Configuración Rápida

git clone https://github.com/kroryan/Generador-de-libros-IA-cli.git
cd Generador-de-libros-IA-cli
pip install -r requirements.txt

# Modo web (interfaz gráfica)
python src/app.py --web  

# Modo consola (recomendado para mejor rendimiento)
python src/app.py

Para el modo web, visita http://localhost:5000 en tu navegador.

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� Uso con Docker

Puedes ejecutar la aplicación dentro de un contenedor Docker para facilitar su despliegue.

1. Construir la imagen (desde la raíz del proyecto):

docker build -t generador-libros:latest .

2. Ejecutar el contenedor (montando un archivo .env en la raíz del proyecto y el volumen docs para salidas):

docker run --rm -p 5000:5000 -v ${PWD}\.env:/app/.env:ro -v ${PWD}\docs:/app/docs generador-libros:latest

3. Usar docker-compose (recomendado para desarrollo):

docker compose up --build

Notas:

• No incluyas tus claves/API keys dentro de la imagen. Usa un archivo .env en la raíz y móntalo como volumen (ya está configurado en docker-compose.yml).
• El servicio expone el puerto 5000 por defecto.
• Los archivos de salida se escribirán en la carpeta docs/ en tu host gracias al volumen.

�💻 Uso en Línea de Comandos

El programa ofrece una interfaz de línea de comandos potente con selección explícita de modelos:

📋 Opciones disponibles

• Listar modelos disponibles:

  python src/app.py --list-models

• Generar libro con un modelo específico:

  python src/app.py --model groq:llama3-8b-8192

• Iniciar interfaz web con un modelo preseleccionado:

  python src/app.py --web 
  
  ```bash
  python src/app.py --web 

🔧 Interacción con el archivo .env

• Si no especificas un modelo con --model, el programa usará el valor de MODEL_TYPE del archivo .env

• Puedes configurar tu archivo .env para establecer un modelo predeterminado:

  MODEL_TYPE=groq
  GROQ_MODEL=llama3-8b-8192
  GROQ_API_KEY=tu_clave_api
  

• La prioridad de selección de modelos es:

  1. Modelo especificado con --model
  2. Valor de MODEL_TYPE en .env
  3. Fallback a otros proveedores configurados

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🧠 Sistema de Puntos de Guardado (Savepoints)

El generador ahora incluye un robusto sistema de puntos de guardado que:

• 💾 Crea resúmenes periódicos durante la generación del contenido
• 🔄 Mantiene la coherencia narrativa incluso en textos muy extensos
• 🛡️ Previene la pérdida de contexto que suele ocurrir en modelos LLM
• 🚀 Permite generar libros completos sin interrupciones por límites de contexto
• 🔍 Optimiza automáticamente el contexto para evitar sobrecarga del modelo

Este sistema funciona creando "savepoints" estratégicos durante la escritura, especialmente después de secciones largas, permitiendo al modelo "recordar" efectivamente lo que sucedió antes sin tener que mantener todo el texto en el contexto.

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🛠️ Guía de Prompts

🔍 Ubicación de los Prompts

Archivo	Clase	Propósito
structure.py	TitleChain	Título del libro
structure.py	FrameworkChain	Marco narrativo
structure.py	ChaptersChain	Estructura de capítulos
ideas.py	IdeasChain	Desarrollo de ideas
writing.py	WriterChain	Escritura narrativa
chapter_summary.py	ChapterSummaryChain	Resúmenes de capítulos

📝 Personalización de Prompts

1. Edite el archivo correspondiente
2. Busque PROMPT_TEMPLATE
3. Modifique manteniendo los marcadores {variables}

Ejemplo para estilo poético (writing.py):

PROMPT_TEMPLATE = """
Eres un poeta y escritor de fantasía en español.
Utiliza lenguaje metafórico y descripciones vívidas.
...
"""

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🌐 Proveedores Compatibles

Proveedor	Modelos Ejemplo	Requisitos
Ollama (Local)	llama3, mistral, phi3	Servidor Ollama
OpenAI	GPT-4, GPT-3.5	API Key
Groq	Llama3, Mixtral-8x7b	API Key
DeepSeek	DeepSeek-Chat	API Key
Anthropic	Claude-3	API Key + librería
Custom	Cualquier API OpenAI compatible	Config. en .env

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⚙️ Configuración .env Completa

# Configuración de modelo predeterminado
MODEL_TYPE=ollama
SELECTED_MODEL=ollama:llama3

# Ollama (local)
OLLAMA_MODEL=llama3
OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434

# OpenAI
OPENAI_API_KEY=tu_clave_aqui
OPENAI_MODEL=gpt-4
OPENAI_API_BASE=  # Opcional, para APIs compatibles

# Groq
GROQ_API_KEY=tu_clave_aqui
GROQ_MODEL=llama3-8b-8192
GROQ_API_BASE=https://api.groq.com/openai/v1

# DeepSeek
DEEPSEEK_API_KEY=tu_clave_aqui
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat
DEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com

# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=tu_clave_aqui
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-opus

# Proveedores personalizados (compatible con OpenAI)
CUSTOM_API_KEY=tu_clave_aqui
CUSTOM_API_BASE=https://tu-api-personalizada.com/v1
CUSTOM_MODEL=tu-modelo-personalizado

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🚧 Proceso de Generación

1. Estructura (20%): Título y marco narrativo
2. Ideas (40%): Desarrollo de capítulos y tramas
3. Escritura (85%): Narrativa detallada con gestión de savepoints
4. Publicación (100%): Exportación a PDF/DOCX con formato profesional

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🚧 Desarrollo Futuro

• ✅ Sistema de puntos de guardado
• ✅ Soporte para parámetros avanzados
• ✅ Integración con más proveedores
• ⏳ Generación de imágenes para ilustrar escenas
• ⏳ Ajustes de personalidad avanzados
• ⏳ Implementación de memoria persistente

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📱 Contacto

Si por alguna razón quieres contactarme, puedes hacerlo entrando a este Discord - mi nombre en el servidor es Allen.