⚠️ IMPORTANTE: Entorno de ejecución de los comandos

🔹 La documentación actual usa sintaxis y herramientas nativas de Linux, como bash, export, chmod, y comandos de AWS CLI.
🔹 Está optimizada para ejecutarse en AWS (EC2, EFS, Lambda) o en una terminal Linux/Mac.
🔹 No está diseñada para ejecutarse en Windows CMD o PowerShell directamente.

🖥️ Ejecutar comandos desde Windows para gestionar el despliegue en AWS

Si usas Windows y necesitas gestionar el despliegue en AWS, sigue estas instrucciones:

🔹 1. Instalar AWS CLI en Windows

1️⃣ Descarga e instala AWS CLI para Windows.
2️⃣ Abre PowerShell como administrador.
3️⃣ Configura las credenciales de AWS con:

aws configure

🔹 2. Usar PowerShell para exportar variables de entorno

💡 En Linux usamos export, en PowerShell se usa $env:

Ejemplo en Linux:

export AWS_ACCESS_KEY_ID="TU_ACCESS_KEY"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="TU_SECRET_KEY"

Equivalente en Windows PowerShell:

$env:AWS_ACCESS_KEY_ID="TU_ACCESS_KEY"
$env:AWS_SECRET_ACCESS_KEY="TU_SECRET_KEY"

🔹 3. Ejecutar GitHub Actions desde Windows

Los workflows de GitHub Actions no dependen del sistema operativo, pero puedes iniciarlos manualmente desde Windows con:

gh workflow run deploy.yml

✅ Con esto, puedes gestionar el despliegue en AWS desde Windows sin necesidad de cambiar la infraestructura a Windows.

🚀 Guía de Despliegue con AWS y GitHub Actions

Esta sección describe paso a paso cómo desplegar Medical-RAGArch-System en AWS Lambda y DynamoDB utilizando GitHub Actions.

📌 1️⃣ Resumen del Despliegue

Paso	Acción	Detalles
1️⃣	Crear Cuenta AWS	Crear cuenta en AWS
2️⃣	Configurar IAM	Configurar IAM y credenciales
3️⃣	Configurar AWS CLI	`aws configure`
4️⃣	Agregar Credenciales en GitHub	Configurar `AWS_ACCESS_KEY_ID`, `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`, `AWS_REGION`
5️⃣	Ejecutar GitHub Actions	Orden de ejecución recomendado
6️⃣	Verificar en AWS Lambda	Confirmar despliegue en AWS Lambda
7️⃣	Acceder a la API	API Gateway en AWS

📌 2️⃣ Configuración de AWS

🔹 1. Crear Cuenta y Configurar IAM

1️⃣ Crear una cuenta en AWS.
2️⃣ Ir a IAM y generar una Access Key y Secret Key.
3️⃣ Agregar los permisos necesarios para Lambda, DynamoDB y API Gateway.

🔹 2. Configurar AWS CLI

Ejecutar en la terminal:

aws configure

Ingresar las credenciales de AWS generadas en IAM.

📌 3️⃣ Configuración de GitHub Actions

🔹 1. Agregar Credenciales en GitHub Secrets

1️⃣ Ir a GitHub > Settings > Secrets and variables > Actions.
2️⃣ Agregar las siguientes credenciales:

AWS_ACCESS_KEY_ID
AWS_SECRET_ACCESS_KEY
AWS_REGION

🔹 2. Orden de Ejecución de Workflows

Ejecutar los workflows en este orden:

1️⃣ setup_efs_vpc.yml → Configura AWS EFS y la VPC necesaria.
2️⃣ deploy_lambda_layers.yml → Sube dependencias a AWS Lambda Layers.
3️⃣ deploy_with_secrets.yml → Configura IAM y Secrets Manager.
4️⃣ deploy.yml → Despliega la API en AWS Lambda.
5️⃣ run_tests.yml → Ejecuta pruebas para validar el despliegue.

📌 4️⃣ Verificación del Despliegue

1️⃣ Ir a AWS Lambda y verificar que la función "MedicalRAG" está creada.
2️⃣ Revisar DynamoDB y confirmar que la tabla "MedicalData" existe.
3️⃣ Acceder a API Gateway y probar los endpoints.

✅ Listo. El sistema está desplegado y operativo en AWS.

🚀 Medical-RAGArch-System

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

📌 Estado de las Optimizaciones Documentadas

Se confirma que las siguientes optimizaciones mencionadas en el README ya están implementadas en el sistema:

✅ DAX en DynamoDB activado: aws/enable_dax.py
✅ Auto Scaling en DynamoDB activado: aws/enable_adaptive_capacity.py
✅ SnapStart en AWS Lambda activado: aws/lambda_snapstart.py
✅ OCR Automático habilitado: modules/ocr/ocr_advanced.py
✅ Optimización de Redis Cloud implementada: modules/cache/cache_redis.py

No es necesario realizar cambios adicionales en estos aspectos.

🔐 Autenticación y Seguridad

Para proteger las herramientas expuestas a ChatGPT, se han implementado: ✅ Autenticación con y API Keys generadas dinámicamente.
✅ Protección con firma HMAC en cada solicitud.
✅ Cifrado TLS en API Gateway de AWS.
✅ Restricción de llamadas en AWS Lambda a solicitudes autenticadas.

📌 Ubicación de los archivos de seguridad:

Archivo	Ubicación en el Proyecto
`fastapi_authentication.py`	`api/security/fastapi_authentication.py`
`aws_api_gateway_flexible.tf`	`infrastructure/aws/terraform/aws_api_gateway_flexible.tf`
`aws_lambda_secure_invocation.tf`	`infrastructure/aws/terraform/aws_lambda_secure_invocation.tf`

🤖 IA Compatibles y Métodos de Integración

El sistema puede integrarse con cualquier IA que soporte API HTTP o WebSockets.
Ejemplos de integración con modelos populares:

📌 Cómo Integrarlo:

    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "system", "content": "Analiza este documento médico"}],
    REMOVED_SECRET
)

2️⃣ Hugging Face Transformers (Modelos NLP en Local o en la Nube)

📌 Cómo Integrarlo:

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization")
summary = summarizer("Este es un texto largo que quiero resumir.")

3️⃣ Stable Diffusion (Generación de Imágenes Médicas)

📌 Cómo Integrarlo:

import requests
response = requests.post("https://stablediffusion.api/imagen", json={"prompt": "Radiografía de tórax con neumonía"})

4️⃣ API de IA Médicas Especializadas (IBM Watson, MedPaLM 2, BioGPT)

📌 Cómo Integrarlo:

response = requests.post("https://biogpt.api/med-query", json={"query": "Efectos de la metformina en resistencia a la insulina"})

🔄 Despliegue Automatizado en AWS

Todos los componentes del sistema se despliegan automáticamente con GitHub Actions y Terraform, sin intervención manual.

📌 Workflows Configurados:

Workflow	Función
`deploy.yml`	Despliega la API en AWS Lambda
`update_prompts.yml`	Sincroniza los prompts
`deploy_with_secrets.yml`	Configura variables de entorno automáticamente

📌 Ejecución Automática:

git push origin main  # Despliega automáticamente en AWS

📄 Instrucciones para Usuarios No Técnicos

1️⃣ Ejecutar el despliegue con GitHub Actions (sin comandos manuales).
2️⃣ Conectarse a ChatGPT usando API Keys generadas automáticamente.
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

4️⃣ El sistema maneja toda la seguridad de forma transparente.

Medical-RAGArch-System

📌 ¿Qué es este proyecto?

Medical-RAGArch-System es un sistema de IA aplicada a documentos médicos, que permite:

Almacenar, procesar y recuperar información estructurada de documentos médicos.
Optimizar la infraestructura en la nube con AWS Lambda y DynamoDB.
Automatizar despliegues y mantenimiento con GitHub Actions y AWS CDK.

Esta versión incluye mejoras clave en rendimiento, seguridad y escalabilidad.

🔹 1️⃣ Procesos Totalmente Automatizados

🚀 Integración con AWS (Lambda, DynamoDB, API Gateway)

Este proyecto utiliza múltiples servicios de AWS para mejorar su rendimiento, escalabilidad y disponibilidad.

📌 Servicios Utilizados

Servicio	Función en el Proyecto
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

| DynamoDB | Base de datos NoSQL optimizada para respuestas rápidas | ✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

⚙️ Configuración Manual en AWS

Si deseas configurar manualmente los servicios en AWS, sigue estos pasos:

1️⃣ Configurar AWS Lambda

aws lambda create-function --function-name MedicalRAG --runtime python3.8 --role <IAM_ROLE> --handler api.main.lambda_handler

2️⃣ Configurar DynamoDB

aws dynamodb create-table --table-name MedicalData --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH --billing-mode PAY_PER_REQUEST

🛠️ Configuración Automática con CDK

Si prefieres desplegarlo automáticamente, usa los scripts de aws/:

cd aws/
python enable_dax.py  # Activa DAX en DynamoDB
python lambda_snapstart.py  # Habilita SnapStart en AWS Lambda

Estos procesos se ejecutan sin intervención manual una vez configurados:

Funcionalidad	Automatización	Explicación
Carga y procesamiento de documentos	✅ Sí	El sistema detecta automáticamente el tipo de documento y lo procesa.
OCR automático	✅ Sí	Si el documento es una imagen escaneada, el OCR se activa sin necesidad de ajuste manual.
Optimización de consultas con Redis	✅ Sí	Las consultas repetidas se almacenan en caché para reducir la carga en DynamoDB.
Despliegue en AWS Lambda y DynamoDB con GitHub Actions	✅ Sí	El código se actualiza y despliega automáticamente sin intervención.
Auto Scaling en DynamoDB	✅ Sí	Se ajusta la capacidad de la base de datos según la demanda del sistema.
Generación de respuestas estructuradas para ChatGPT	✅ Sí	Las respuestas son resumidas y formateadas automáticamente antes de enviarlas.

🔹 2️⃣ Procesos que Requieren Configuración Manual

🚀 Optimización con Redis y Numba

Este proyecto utiliza Redis Cloud y Numba para mejorar el rendimiento en tiempo de respuesta y cálculos intensivos.

📌 Optimización con Redis

Redis se usa para cachear respuestas frecuentes, reduciendo la carga en DynamoDB.

📌 Configuración Manual de Redis

1️⃣ Crea un clúster de Redis en AWS o usa una instancia local.
2️⃣ Configura el archivo config/redis_config.py con las credenciales:

REDIS_HOST = "redis-cluster.amazonaws.com"
REDIS_PORT = 6379
REDIS_REMOVED_SECRET

📌 Uso en el Código

import redis

cache = redis.StrictRedis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD, decode_responses=True)
cache.set("consulta_usuario", resultado_procesado, ex=3600)  # Cache por 1 hora

⚡ Optimización con Numba

Numba acelera cálculos de Machine Learning y NLP optimizando operaciones matemáticas intensivas.

📌 Ejemplo de Uso

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def calcular_metricas(datos):
    return sum(datos) / len(datos)

Algunas funciones necesitan intervención manual para ajustarse a escenarios específicos:

Funcionalidad	Intervención Manual	Motivo
Ajuste de umbral en OCR	⚠️ Sí	Dependiendo de la calidad de la imagen, puede ser necesario ajustar la precisión del OCR.
Políticas de retención de datos en DynamoDB	⚠️ Sí	Por defecto, los datos se almacenan indefinidamente, pero pueden configurarse reglas de expiración.
Modificación del NLP para respuestas más detalladas o resumidas	⚠️ Sí	Se puede modificar el nivel de resumen en el modelo de NLP.
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

| Seguridad y autenticación avanzada | ⚠️ Sí | Si se necesita una capa extra de seguridad, se pueden modificar los métodos de autenticación. |

🔹 3️⃣ Casos Prácticos para Diferentes Niveles de Automatización

🤖 Modelos de Machine Learning y NLP

El sistema incluye modelos de predicción y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar documentos médicos.

📌 Modelos Implementados

Módulo	Funcionalidad
ml_models.py	Modelos de predicción y clasificación
intelligent_context.py	Procesamiento avanzado de lenguaje natural
time_series.py	Predicciones basadas en series temporales

⚙️ Cómo Personalizar los Modelos

Modificar Parámetros del Modelo NLP

Edita el archivo config/nlp_config.json:

{
    "max_length": 500,
    "min_length": 200,
    "do_sample": true
}

Ejemplo de Uso en el Código

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", max_length=500, min_length=200, do_sample=True)

Escenario 1: Uso estándar con automatización total

🔹 Tienes documentos en AWS S3 y deseas analizarlos automáticamente.
✅ Solución: Configura una regla en AWS Lambda para que procese cualquier archivo nuevo automáticamente.

{
  "source": "AWS-S3",
  "processing_mode": "AUTO"
}

Escenario 2: Seguridad Avanzada y Retención de Datos

🔹 Requieres mayor control sobre los tiempos de expiración de los documentos.
✅ Solución: Configura políticas de retención en DynamoDB y habilita autenticación avanzada con .

export TOKEN_EXPIRATION=3600  # Expiración de tokens en 1 hora

Escenario 3: Activar WebSockets para Consultas en Tiempo Real

🔹 Quieres que ChatGPT pueda obtener respuestas sin esperar consultas HTTP tradicionales.
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws

🔹 Interacción con Código Python y Comandos Bash

🔄 Despliegue con GitHub Actions

El sistema tiene workflows automáticos para desplegar en AWS.

📌 Workflows Disponibles

Workflow	Función
`deploy.yml`	Despliega la API en AWS Lambda
`update_prompts.yml`	Sincroniza los prompts
`deploy_with_secrets.yml`	Configura variables de entorno automáticamente

📌 Cómo Ejecutar un Despliegue

git push origin main  # Esto activará el workflow de GitHub Actions automáticamente

Medical-RAGArch-System permite ajustar configuraciones y ejecutar acciones a través de código Python y comandos Bash.

🔹 Uso de Código Python

✔ Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema.
✔ Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.
✔ Si un archivo específico es mencionado (api/main.py, nlp_config.py), edítalo ahí.

📌 Ejemplo de ajuste en Python (modificar en nlp_config.py)

summarizer = pipeline('summarization', max_length=500, min_length=250, do_sample=True)

📌 Otros ejemplos de código en Python utilizados en diferentes secciones:

WebSockets: Comunicación en tiempo real con consultas optimizadas.
OCR con OpenCV: Mejora de precisión en documentos escaneados.
Optimización de caché con Redis: Acelerar consultas frecuentes.

🔹 Uso de Comandos Bash

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell).
✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto.
✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal)

aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048

📌 Otros comandos útiles:

Configurar OCR avanzado en AWS Lambda
Habilitar SnapStart para mejorar tiempos de ejecución
Ajustar escalado automático en DynamoDB

🔹 5️⃣ Restaurar la Explicación sobre AWS Lambda SnapStart y DAX

🔐 Seguridad con AES-256 y

Este proyecto protege la información mediante cifrado AES-256 y **autenticación con **.

📌 Cifrado AES-256

Se usa para proteger datos sensibles en bases de datos y en transmisión.

📌 Ejemplo de Encriptación

from Crypto.Cipher import AES

cipher = AES.new(key, AES.MODE_GCM)
ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)

🛠️ Gestión de Tokens

Se usa para manejar sesiones y autenticación.

📌 Crear un Token

✅ **Sistema de Seguridad Actualizado:**
-  ha sido **totalmente eliminado** y reemplazado por Zero Trust Architecture (ZTA).
- La autenticación y seguridad ahora se gestionan a través de identidades y accesos controlados dinámicamente.


✅ **Sistema de Seguridad Actualizado:**
-  ha sido **totalmente eliminado** y reemplazado por Zero Trust Architecture (ZTA).
- La autenticación y seguridad ahora se gestionan a través de identidades y accesos controlados dinámicamente.

📌 Configuración Manual Necesaria:

Configurar Subnet Group en AWS Console para que el clúster pueda operar.
Agregar Security Groups si es necesario, según la arquitectura de red de AWS.
Actualizar la configuración de la aplicación para conectarse a DAX en vez de DynamoDB directamente.

Activación Manual de AWS Lambda SnapStart

SnapStart reduce el tiempo de arranque de Lambda y mejora la latencia.
Debe activarse manualmente en la consola de AWS, ya que AWS no permite su activación automática desde CDK.

📌 Pasos para activarlo: ✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

En la pestaña Configuración, buscar la opción SnapStart y activarla.
Guardar los cambios y probar la ejecución.

⚙️ Configuraciones Avanzadas y Personalización en Medical-RAGArch-System

Medical-RAGArch-System permite ajustar múltiples configuraciones para optimizar rendimiento, mejorar seguridad y personalizar la experiencia del usuario.

✅ Ajustes de rendimiento en AWS Lambda, Redis y DynamoDB.
✅ Personalización de respuestas NLP y procesamiento de documentos.
✅ Modificaciones en seguridad, autenticación y cifrado.
✅ Optimización exclusiva para aarch64 (no compatible con Windows).
✅ Configuraciones automatizadas vs. ajustes manuales.

🔹 1️⃣ Parámetros Ajustables para Optimizar el Sistema

Configuración	Descripción	Valor Predeterminado	Automático
`AWS Lambda Memory`	Ajusta la memoria para mejorar rendimiento en consultas.	1024 MB	✅ Sí
`DynamoDB Capacity`	Modifica el escalado automático de la base de datos.	Auto Scaling	✅ Sí
`OCR Precision`	Ajusta la sensibilidad de detección en imágenes escaneadas.	0.85	⚠️ Manual
`WebSockets Timeouts`	Cambia el tiempo de espera en comunicación en tiempo real.	30 seg	✅ Sí
`Cache Expiry`	Ajusta la expiración de caché en Redis para optimizar respuestas.	1 hora	✅ Sí
`NLP Summary Length`	Controla la longitud de los resúmenes generados por NLP.	250 palabras	⚠️ Manual

📌 Notas:

Redis ya está habilitado y configurado, solo requiere ajustes si se necesita un mayor control.
AWS Lambda SnapStart está activado para reducir tiempos de inicio en frío.
Este sistema está optimizado exclusivamente para aarch64 y no funciona en Windows.

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

📌 Ajustar Permisos CORS y Seguridad

Si necesitas restringir accesos externos:

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["https://mi-sitio.com"],
    allow_methods=["GET", "POST"],
    allow_headers=["Authorization"],
)

📌 Consejo: Nunca permitas allow_origins=["*"] en producción para evitar ataques.

📌 Habilitar WebSockets para Consultas en Tiempo Real

WebSockets ya están habilitados y optimizados, pero puedes ajustar parámetros si es necesario:

WEBSOCKET_TIMEOUT = 20  # Reducir tiempo de espera para respuestas más rápidas

📌 Ventajas:
✅ Permite respuestas inmediatas sin múltiples peticiones HTTP.
✅ Reduce la latencia de consultas en ChatGPT.

🔹 3️⃣ Personalización de Respuestas NLP y Procesamiento de Documentos

Si deseas que las respuestas sean más detalladas o más concisas, puedes ajustar:

summarizer = pipeline('summarization', model="facebook/bart-large-cnn", max_length=500, min_length=250, do_sample=True)

📌 Opciones avanzadas:

Resúmenes concisos → max_length = 150.
Respuestas detalladas → max_length = 800.

📌 OCR ya está habilitado, pero puedes mejorar la precisión con preprocesamiento de imágenes en OpenCV:

image = cv2.imread("documento.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5,5), 0)

🔹 4️⃣ Optimización de Rendimiento en AWS Lambda y DynamoDB

📄 OCR Avanzado y Validación de Suplementos

El sistema tiene OCR mejorado para procesar documentos escaneados y valida interacciones entre suplementos médicos.

📌 OCR Mejorado

El módulo ocr_advanced.py mejora el reconocimiento de texto en imágenes de baja calidad.

📌 Ejemplo de Uso

from utils.ocr import procesar_imagen

texto_extraido = procesar_imagen("documento.jpg")

🧪 Validación de Interacciones entre Suplementos

El archivo supplement_validation.yaml contiene reglas para verificar combinaciones peligrosas.

📌 Ejemplo de Validación

from modules.supplement_interaction_validation import validar_interaccion

resultado = validar_interaccion("Omega 3", "Anticoagulantes")

📌 Ajustar AWS Lambda para Mayor Velocidad

AWS Lambda está optimizado para aarch64, pero puedes aumentar memoria si procesas documentos más grandes:

aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048

📌 AWS Lambda SnapStart ya está activado automáticamente para reducir tiempos de inicio.

aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --snapstart-enabled


### **📌 Optimizar Consultas en DynamoDB**
DynamoDB ya usa **Auto Scaling**, pero puedes ajustar la capacidad manualmente:

aws dynamodb update-table --table-name MedicalData --provisioned-throughput ReadCapacityUnits=10,WriteCapacityUnits=5

📌 Si tienes cargas variables de datos, Auto Scaling es la mejor opción.

🔹 5️⃣ Seguridad Avanzada y Cifrado de Datos

Medical-RAGArch-System ya implementa **cifrado AES-256 y autenticación con **. Puedes ajustarlos:

📌 AES-256 ya está habilitado; puedes personalizar su configuración

from cryptography.fernet import Fernet

key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

encrypted_data = cipher_suite.encrypt(b"Texto médico confidencial")

📌 Nunca almacenes la clave de cifrado en texto plano.

📌 Configurar para Protección de API

ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES = 60  # Expiración de tokens en 1 hora

📌 Todos los accesos requieren autenticación con para seguridad.

🔹 6️⃣ Escenarios de Personalización

📌 Escenario 1: Uso estándar con respuestas rápidas
✅ Configuración recomendada:

Activar Redis con caché de 1 hora (CACHE_EXPIRY = 3600).
Usar un modelo NLP ligero (distilbert-base-uncased).
AWS Lambda con 1024 MB de memoria para reducir costos.

📌 Escenario 2: Procesamiento intensivo de documentos con OCR
✅ Configuración recomendada:

Usar un modelo NLP avanzado (facebook/bart-large-cnn).
AWS Lambda con 2048 MB de memoria para mejorar procesamiento.
Aplicar filtros en OpenCV para mejorar calidad de imágenes OCR.

📌 Escenario 3: Seguridad avanzada y acceso restringido
✅ Configuración recomendada:
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.
Cifrar datos médicos con AES-256 antes de almacenarlos.
Restringir acceso a la API configurando CORS restrictivo.

📌 Mejoras de Optimización Aplicadas

Se han implementado optimizaciones adicionales para mejorar el rendimiento sin afectar el uso gratuito:

✅ Carga optimizada de dependencias en módulos críticos (dynamodb_optimization.py, numba_optimization.py, tensorflow_optimization.py).
✅ DAX en DynamoDB mejorado con cifrado TLS (aws/enable_dax.py).
✅ SnapStart en AWS Lambda confirmado y optimizado (aws/lambda_snapstart.py).
✅ Redis Cache ahora usa TTL para reducir peticiones innecesarias a DynamoDB (modules/cache/cache_redis.py).

Estas mejoras reducen el consumo de recursos y mejoran los tiempos de respuesta.

📌 Conclusión Final

✔ El sistema está optimizado exclusivamente para aarch64 y no es compatible con Windows.
✔ Redis, AWS Lambda SnapStart y Auto Scaling en DynamoDB ya están configurados automáticamente.
✔ Las consultas en tiempo real usan WebSockets para minimizar latencias.
✔ La seguridad incluye autenticación con y cifrado AES-256.
✔ Cada parámetro se puede ajustar para personalizar velocidad, seguridad y costos.

📌 Estas configuraciones avanzadas te permiten personalizar el sistema según las necesidades del entorno, desde uso ligero hasta procesamiento masivo de datos médicos.

📌 Diferencia entre Código Python y Comandos Bash

Medical-RAGArch-System incluye configuraciones que pueden ajustarse mediante Python y comandos Bash. Es importante saber cuándo editar archivos y cuándo ejecutar comandos en la terminal.

🔹 Código Python en los documentos

✔ Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema.
✔ Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.
✔ Si un archivo específico es mencionado (api/main.py, nlp_config.py), edítalo ahí.

📌 Ejemplo de ajuste en Python (modificar en nlp_config.py)

summarizer = pipeline('summarization', max_length=500, min_length=250, do_sample=True)

🔹 Comandos Bash en los documentos

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell).
✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto.
✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal)
aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


🚀 **Si no estás seguro de qué hacer, revisa si el ajuste ya está preconfigurado en el sistema antes de modificarlo.**  


# 🏗️ Arquitectura del Sistema - Medical-RAGArch-System

Medical-RAGArch-System utiliza una **arquitectura modular** optimizada para **procesamiento de datos médicos**, **integración con IA**, y **almacenamiento en la nube**.

✅ **Explicación de cada módulo y su función en el sistema.**  
✅ **Flujo de datos desde la carga de documentos hasta la consulta de ChatGPT.**  
✅ **Diagrama de arquitectura para visualizar la interacción entre componentes.**  
✅ **Opciones avanzadas de personalización para mejorar rendimiento.**  

---

## 🔹 1️⃣ Componentes Principales

Medical-RAGArch-System está compuesto por varios módulos que trabajan en conjunto:

| **Componente** | **Función** |
|--------------|------------------|
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

| **NLP (Intelligent Context)** | Procesa consultas, resume textos y extrae palabras clave. |
| **OCR + RAG** | Convierte imágenes en texto y analiza documentos médicos. |
| **DynamoDB** | Base de datos NoSQL utilizada para almacenar los documentos procesados. |
| **Redis Cloud** | Caché en memoria para reducir tiempos de consulta y optimizar respuesta. |
| **AWS Lambda** | Procesa documentos y consultas sin necesidad de servidores persistentes. |
| **GitHub Actions** | Automatiza el despliegue en AWS para mantener el sistema actualizado. |
| **WebSockets** | Permiten consultas en tiempo real sin necesidad de múltiples solicitudes HTTP. |

📌 **Notas**:  
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

- **Redis almacena consultas frecuentes para evitar accesos constantes a DynamoDB.**  
- **AWS Lambda permite ejecutar procesamiento sin depender de servidores dedicados.**  

---

## 🔹 2️⃣ Flujo de Datos en el Sistema

### **📌 Proceso desde la Carga hasta la Respuesta de ChatGPT**

1️⃣ **Carga de documentos** en AWS S3 o vía API REST.  
2️⃣ **OCR + RAG** procesan los documentos y extraen información clave.  
3️⃣ **Los datos se almacenan en DynamoDB** para consultas posteriores.  
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

5️⃣ **El módulo NLP procesa la consulta, resume texto y extrae palabras clave.**  
6️⃣ **Si la consulta ya ha sido realizada, Redis devuelve la respuesta desde caché.**  
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


📌 **Ejemplo de una Consulta en Tiempo Real:**  
Si ChatGPT pregunta: `"¿Cuáles son los síntomas principales del documento ID 12345?"`  
El sistema:
- Extrae los síntomas clave usando NLP.  
- Revisa en Redis si la respuesta ya ha sido calculada.  
- Si no está en caché, consulta DynamoDB y procesa los datos en AWS Lambda.  
- Devuelve la respuesta a ChatGPT en segundos.  

📌 **Diagrama del Flujo de Datos:**

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.

FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

                     |                 |
                    [Redis]       [AWS Lambda]
                       |                 |
                  [Respuesta a ChatGPT] <---


---

## 🔹 3️⃣ Configuración y Personalización de Componentes

Cada módulo del sistema puede ajustarse para optimizar rendimiento y funcionalidad:

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

Si necesitas modificar el puerto o activar WebSockets, edita `api/main.py`:

```python
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

app.add_middleware(CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_methods=["*"])

📌 Consejo: Limita los orígenes permitidos en producción para evitar accesos no autorizados.

📌 Ajuste de NLP para Mejor Resumen de Textos

Si deseas que el sistema genere respuestas más concisas o más detalladas:

summarizer = pipeline('summarization', model="facebook/bart-large-cnn", max_length=250, min_length=100, do_sample=True)

📌 Opciones avanzadas:

Mayor detalle → Aumenta max_length a 500.
Respuestas más breves → Reduce min_length a 50.

📌 Configuración de Redis para Optimizar Caché

Si deseas cambiar el tiempo de almacenamiento en caché:

CACHE_EXPIRY = 1800  # Expiración en 30 minutos

📌 Consejo: Reduce el tiempo de expiración si los datos cambian con frecuencia.

📌 Ajuste de AWS Lambda para Mayor Rendimiento

Si necesitas más memoria en AWS Lambda para procesar documentos grandes:

aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


📌 **Consejo:** Mayor memoria = ejecución más rápida, pero puede aumentar costos.

---

## 🔹 4️⃣ Escenarios de Uso

📌 **Escenario 1: Uso estándar con respuestas rápidas**  
✅ **Configuración recomendada:**  
- Activar Redis con un caché de **1 hora** (`CACHE_EXPIRY = 3600`).  
- Usar un modelo NLP liviano (`distilbert-base-uncased`).  
- AWS Lambda con **1024 MB de memoria** para reducir costos.  

📌 **Escenario 2: Procesamiento de documentos grandes**  
✅ **Configuración recomendada:**  
- Usar un modelo NLP detallado (`facebook/bart-large-cnn`).  
- AWS Lambda con **2048 MB de memoria** para documentos extensos.  
- Caché en Redis reducido a **30 minutos** para datos más dinámicos.  

📌 **Escenario 3: Consultas en tiempo real con ChatGPT**  
✅ **Configuración recomendada:**  
- Habilitar **WebSockets** (`uvicorn --ws`).  
- Reducir la latencia ajustando `WEBSOCKET_TIMEOUT = 20`.  
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


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## 📌 Conclusión

Medical-RAGArch-System está diseñado con una arquitectura **modular, escalable y optimizada** para diferentes escenarios:

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

✔ **Redis optimiza la respuesta del sistema, reduciendo latencia en consultas frecuentes.**  
✔ **AWS Lambda permite ejecutar procesos sin servidores dedicados, reduciendo costos.**  
✔ **La arquitectura puede ajustarse según las necesidades del usuario, desde procesamiento ligero hasta uso intensivo con modelos avanzados.**  

📌 **Con una configuración adecuada, puedes lograr un balance entre costo, velocidad y precisión para adaptarlo a cualquier entorno.**  

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## 🔹 5️⃣ Compatibilidad con Hardware y Software

Medical-RAGArch-System ha sido optimizado específicamente para **arquitecturas aarch64** y entornos basados en AWS.

### **📌 Arquitectura y Compilación**
✅ **Compilado y optimizado para:** `aarch64`
✅ **Eliminado soporte para:** `x86_64` (no compatible con la versión actual)  
✅ **Eliminado soporte para:** `x86_64`  
✅ **Optimización de librerías para menor consumo de recursos en ARM**  

### **📌 Sistemas Operativos Compatibles**
✅ **Distribuciones Linux (Ubuntu, Debian, Amazon Linux 2, Alpine)**  
✅ **Contenedores Docker en AWS Lambda y Graviton**  
✅ **Raspberry Pi 4 y Jetson Nano (para inferencia local en ARM64)**  

📌 **Nota:**  
- **El sistema NO es compatible con Windows**, ya que ha sido diseñado para ejecutarse en entornos basados en Linux.  
- **Si se necesita soporte en `x86_64`, habría que recompilar algunas dependencias con flags específicos para esa arquitectura.**  

### **📌 Entornos de Ejecución en la Nube**
Medical-RAGArch-System está optimizado para los siguientes entornos en la nube:

| **Proveedor** | **Recomendado** | **Motivo** |
|--------------|-------------|-------------|
| **AWS Lambda (aarch64)** | ✅ Sí | Optimización con SnapStart y menor costo en Graviton. |
| **Google Cloud Run** | ⚠️ Parcial | Puede ejecutarse, pero sin soporte directo para aarch64. |
| **Azure Functions** | ❌ No | No tiene soporte nativo para ARM64 en ambientes serverless. |
| **Docker (ARM64)** | ✅ Sí | Puede ejecutarse en contenedores Docker sobre Linux ARM. |

📌 **AWS Lambda con `Graviton` ofrece el mejor rendimiento y menor costo de ejecución.**  

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### 📌 Mejoras de Optimización Aplicadas
Se han implementado optimizaciones adicionales para mejorar el rendimiento sin afectar el uso gratuito:

✅ **Carga optimizada de dependencias** en módulos críticos (`dynamodb_optimization.py`, `numba_optimization.py`, `tensorflow_optimization.py`).  
✅ **DAX en DynamoDB mejorado** con cifrado TLS (`aws/enable_dax.py`).  
✅ **SnapStart en AWS Lambda** confirmado y optimizado (`aws/lambda_snapstart.py`).  
✅ **Redis Cache** ahora usa TTL para reducir peticiones innecesarias a DynamoDB (`modules/cache/cache_redis.py`).  

Estas mejoras reducen el consumo de recursos y mejoran los tiempos de respuesta.

## 📌 Conclusión Final

✔ **Medical-RAGArch-System está optimizado para `aarch64` y ejecutándose en AWS Lambda con Graviton.**  
✔ **No está pensado para Windows ni `x86_64`, lo que permite una mejor eficiencia en entornos cloud.**  
✔ **Las mejores opciones de despliegue son AWS Lambda, Docker ARM64 y Raspberry Pi 4 para inferencia local.**  
✔ **Si se requiere compatibilidad con `x86_64`, hay que recompilar algunas dependencias específicas.**  

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Medical-RAGArch-System incluye configuraciones que pueden ajustarse mediante **Python** y **comandos Bash**. Es importante saber **cuándo editar archivos y cuándo ejecutar comandos en la terminal**.

✔ **Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema**.  
✔ **Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.**  
✔ **Si un archivo específico es mencionado (`api/main.py`, `nlp_config.py`), edítalo ahí.**  

📌 **Ejemplo de ajuste en Python (modificar en `nlp_config.py`)**  
```python

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell).
✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto.
✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal)
aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


🚀 **Si no estás seguro de qué hacer, revisa si el ajuste ya está preconfigurado en el sistema antes de modificarlo.**  



# 📌 Tabla de Contenidos

- [📖 Introducción](#introducción)
- [⚙️ Configuración y Personalización](#configuración-y-personalización)
- [🔄 Automatización y Despliegue](#automatización-y-despliegue)
- [📄 Ejemplos de Uso](#ejemplos-de-uso)
  - [📂 Subida y Procesamiento de Documentos](#ejemplos-de-uso---subida-y-procesamiento-de-documentos)
  - [🧠 Procesamiento de Texto y NLP](#ejemplos-de-uso---procesamiento-de-texto-y-nlp)
  - [🔄 Optimización y Caché](#ejemplos-de-uso---optimización-y-caché)
  - [⚡ WebSockets y Consultas en Tiempo Real](#ejemplos-de-uso---websockets-y-consultas-en-tiempo-real)
- [🔐 Optimización y Seguridad](#optimización-y-seguridad)
- [📌 Conclusión](#conclusión)

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# 🔄 Automatización y Configuración en Medical-RAGArch-System

Medical-RAGArch-System está diseñado para minimizar la intervención del usuario, pero ciertos ajustes pueden requerir configuración manual para optimizar su funcionamiento.

✅ **Qué procesos están completamente automatizados.**  
✅ **Qué procesos requieren ajustes manuales y por qué.**  
✅ **Cómo personalizar la configuración para mejorar rendimiento y eficiencia.**  
✅ **Casos de uso para diferentes niveles de automatización.**  

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## 🔹 1️⃣ Procesos Totalmente Automatizados


# 🚀 Integración con AWS (Lambda, DynamoDB, API Gateway)

Este proyecto utiliza múltiples servicios de **AWS** para mejorar su rendimiento, escalabilidad y disponibilidad.

## 📌 **Servicios Utilizados**

| Servicio      | Función en el Proyecto |
|--------------|------------------------|
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

| **DynamoDB** | Base de datos NoSQL optimizada para respuestas rápidas |
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

| **SnapStart** | Reduce los tiempos de arranque de Lambda |
| **DAX** | Acelera las consultas en DynamoDB |

## ⚙️ **Configuración Manual en AWS**
Si deseas configurar manualmente los servicios en AWS, sigue estos pasos:

### **1️⃣ Configurar AWS Lambda**
```bash
aws lambda create-function --function-name MedicalRAG --runtime python3.8 --role <IAM_ROLE> --handler api.main.lambda_handler

2️⃣ Configurar DynamoDB

aws dynamodb create-table --table-name MedicalData --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH --billing-mode PAY_PER_REQUEST

🛠️ Configuración Automática con CDK

Si prefieres desplegarlo automáticamente, usa los scripts de aws/:

cd aws/
python enable_dax.py  # Activa DAX en DynamoDB
python lambda_snapstart.py  # Habilita SnapStart en AWS Lambda

Estos procesos se ejecutan sin intervención manual una vez configurados:

Funcionalidad	Automatización	Explicación
Carga y procesamiento de documentos	✅ Sí	El sistema detecta automáticamente el tipo de documento y lo procesa.
OCR automático	✅ Sí	Si el documento es una imagen escaneada, el OCR se activa sin necesidad de ajuste manual.
Optimización de consultas con Redis	✅ Sí	Las consultas repetidas se almacenan en caché para reducir la carga en DynamoDB.
Despliegue en AWS Lambda y DynamoDB con GitHub Actions	✅ Sí	El código se actualiza y despliega automáticamente sin intervención.
Auto Scaling en DynamoDB	✅ Sí	Se ajusta la capacidad de la base de datos según la demanda del sistema.
Generación de respuestas estructuradas para ChatGPT	✅ Sí	Las respuestas son resumidas y formateadas automáticamente antes de enviarlas.

📌 Notas:

Si subes un documento PDF, el sistema determina automáticamente si necesita OCR.
El almacenamiento en Redis está preconfigurado y optimizado.
AWS Lambda ajusta automáticamente los recursos según la carga.

🔹 2️⃣ Procesos que Requieren Configuración Manual

🚀 Optimización con Redis y Numba

Este proyecto utiliza Redis Cloud y Numba para mejorar el rendimiento en tiempo de respuesta y cálculos intensivos.

📌 Optimización con Redis

Redis se usa para cachear respuestas frecuentes, reduciendo la carga en DynamoDB.

📌 Configuración Manual de Redis

1️⃣ Crea un clúster de Redis en AWS o usa una instancia local.
2️⃣ Configura el archivo config/redis_config.py con las credenciales:

REDIS_HOST = "redis-cluster.amazonaws.com"
REDIS_PORT = 6379
REDIS_REMOVED_SECRET

📌 Uso en el Código

import redis

cache = redis.StrictRedis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, password=REDIS_PASSWORD, decode_responses=True)
cache.set("consulta_usuario", resultado_procesado, ex=3600)  # Cache por 1 hora

⚡ Optimización con Numba

Numba acelera cálculos de Machine Learning y NLP optimizando operaciones matemáticas intensivas.

📌 Ejemplo de Uso

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def calcular_metricas(datos):
    return sum(datos) / len(datos)

Algunas funciones necesitan intervención manual para ajustarse a escenarios específicos:

Funcionalidad	Intervención Manual	Motivo
Ajuste de umbral en OCR	⚠️ Sí	Dependiendo de la calidad de la imagen, puede ser necesario ajustar la precisión del OCR.
Políticas de retención de datos en DynamoDB	⚠️ Sí	Por defecto, los datos se almacenan indefinidamente, pero pueden configurarse reglas de expiración.
Modificación del NLP para respuestas más detalladas o resumidas	⚠️ Sí	Se puede modificar el nivel de resumen en el modelo de NLP.
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

| Seguridad y autenticación avanzada | ⚠️ Sí | Si se necesita una capa extra de seguridad, se pueden modificar los métodos de autenticación. |

📌 Ejemplo de ajuste en OCR:
Si un documento escaneado tiene mala calidad, se puede mejorar la detección ajustando ocr_advanced.py:

ocr_engine.set_threshold(0.90)  # Mayor precisión, pero puede omitir texto con bajo contraste

📌 Ejemplo de ajuste en DynamoDB:
Si no quieres almacenar documentos indefinidamente, puedes configurar una política de expiración:

aws dynamodb update-time-to-live --table-name MedicalData --time-to-live-specification Enabled=true,AttributeName=expiration_timestamp


📌 **Ejemplo de ajuste en NLP para ChatGPT:**  
Si deseas respuestas más extensas y detalladas en consultas:

```python
summarizer = pipeline('summarization', max_length=800, min_length=300, do_sample=True)

🔹 3️⃣ Casos Prácticos para Diferentes Niveles de Automatización

🤖 Modelos de Machine Learning y NLP

El sistema incluye modelos de predicción y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar documentos médicos.

📌 Modelos Implementados

Módulo	Funcionalidad
ml_models.py	Modelos de predicción y clasificación
intelligent_context.py	Procesamiento avanzado de lenguaje natural
time_series.py	Predicciones basadas en series temporales

⚙️ Cómo Personalizar los Modelos

Modificar Parámetros del Modelo NLP

Edita el archivo config/nlp_config.json:

{
    "max_length": 500,
    "min_length": 200,
    "do_sample": true
}

Ejemplo de Uso en el Código

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", max_length=500, min_length=200, do_sample=True)

Escenario 1: Uso estándar con automatización total

🔹 Tienes documentos en AWS S3 y deseas analizarlos automáticamente.
✅ Solución: Configura una regla en AWS Lambda para que procese cualquier archivo nuevo automáticamente.

{
  "source": "AWS-S3",
  "processing_mode": "AUTO"
}

🔹 El sistema identificará el documento, aplicará OCR si es necesario y almacenará los datos en DynamoDB sin intervención manual.

Escenario 2: Seguridad Avanzada y Retención de Datos

🔹 Requieres mayor control sobre los tiempos de expiración de los documentos.
✅ Solución: Configura políticas de retención en DynamoDB y habilita autenticación avanzada con .

export TOKEN_EXPIRATION=3600 # Expiración de tokens en 1 hora


🔹 **Esto permitirá que solo usuarios autorizados puedan acceder a los documentos almacenados.**  

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### **Escenario 3: Activar WebSockets para Consultas en Tiempo Real**  
🔹 **Quieres que ChatGPT pueda obtener respuestas sin esperar consultas HTTP tradicionales.**  
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --ws

🔹 Esto permitirá que las respuestas lleguen en tiempo real sin latencia adicional.

📌 Conclusión

Medical-RAGArch-System es altamente automatizable, pero ciertos procesos pueden ajustarse para mejorar la precisión y la seguridad:

✅ Si necesitas un sistema completamente autónomo, las funciones predeterminadas de automatización ya manejan la mayoría de los procesos.
✅ Si deseas control sobre la seguridad, tiempos de respuesta y ajustes avanzados, puedes configurar manualmente los módulos según las necesidades específicas.
✅ Con la combinación correcta de automatización y ajustes manuales, puedes personalizar el sistema para adaptarse a cualquier entorno de trabajo.

Medical-RAGArch-System incluye configuraciones que pueden ajustarse mediante Python y comandos Bash. Es importante saber cuándo editar archivos y cuándo ejecutar comandos en la terminal.

✔ Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema.
✔ Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.
✔ Si un archivo específico es mencionado (api/main.py, nlp_config.py), edítalo ahí.

📌 Ejemplo de ajuste en Python (modificar en nlp_config.py)

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell).
✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto.
✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal)
aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


🚀 **Si no estás seguro de qué hacer, revisa si el ajuste ya está preconfigurado en el sistema antes de modificarlo.**  


# 📌 Ejemplos Avanzados en Medical-RAGArch-System

Este archivo detalla **casos de uso avanzados** con ejemplos prácticos sobre **integración con AWS, WebSockets, OCR avanzado, NLP y optimización de respuestas.**

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## 🔹 1️⃣ Subida Avanzada de Documentos con AWS S3

Si los documentos ya están almacenados en AWS S3, puedes referenciarlos en lugar de subirlos manualmente.

### **📌 Petición API para registrar un documento de S3**
```json
{
  "document_url": "s3://medical-docs/documento.pdf"
}

📌 Explicación:

El sistema recuperará el documento directamente desde AWS S3.
Se aplicará OCR automáticamente si es necesario.
Se generará un document_id para futuras consultas.

🔹 2️⃣ Personalización de Respuestas en NLP

Si deseas personalizar cómo el sistema resume documentos, puedes ajustar los parámetros en intelligent_context.py.

📌 Ajuste del modelo de NLP

summarizer = pipeline('summarization', model="facebook/bart-large-cnn", max_length=500, min_length=200, do_sample=True)

📌 Opciones recomendadas:
✅ Para respuestas más detalladas: max_length=800, min_length=300
✅ Para respuestas más rápidas: max_length=250, min_length=100

🔹 3️⃣ Configuración de OCR con Preprocesamiento de Imágenes

Si un documento escaneado tiene baja calidad, puedes mejorar la precisión del OCR antes del procesamiento.

📌 Aplicar preprocesamiento con OpenCV

import cv2

image = cv2.imread("documento.jpg")
image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.5, beta=30)  # Ajusta brillo y contraste
cv2.imwrite("documento_mejorado.jpg", image)

📌 Explicación:

Si el texto es muy claro, reduce alpha para disminuir brillo.
Si la imagen tiene ruido, usa cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0).

🔹 4️⃣ Optimización con Redis y DynamoDB

Redis ya está habilitado en el sistema. Puedes ajustar su tiempo de expiración para mejorar la eficiencia.

📌 Configuración de Redis

CACHE_EXPIRY = 3600  # Respuestas almacenadas durante 1 hora

📌 Explicación:
✅ Si los datos cambian con frecuencia, reduce CACHE_EXPIRY a 600 segundos.
✅ Si consultas documentos estáticos, aumenta el caché a 86400 segundos (1 día).

🔹 5️⃣ WebSockets para Consultas en Tiempo Real

Para obtener respuestas inmediatas sin esperar una consulta HTTP, habilita WebSockets.

📌 Conectar WebSockets desde Python

import websockets
import asyncio

async def test_websocket():
    async with websockets.connect("ws://localhost:8000/ws") as websocket:
        await websocket.send("Resumen del documento 12345")
        response = await websocket.recv()
        print(response)

asyncio.run(test_websocket())

📌 Beneficios:
✅ Respuestas en tiempo real sin múltiples peticiones HTTP.
✅ Reducción de latencia en consultas de ChatGPT.

📌 Conclusión

Estos ejemplos avanzados permiten maximizar el rendimiento del sistema con:
✔ Carga de documentos desde AWS S3.
✔ Preprocesamiento de imágenes para OCR más preciso.
✔ Optimización de Redis y DynamoDB para respuestas más rápidas.
✔ Uso de WebSockets para comunicación en tiempo real.
✔ Personalización del procesamiento NLP para mejorar respuestas.

Medical-RAGArch-System incluye configuraciones que pueden ajustarse mediante Python y comandos Bash. Es importante saber cuándo editar archivos y cuándo ejecutar comandos en la terminal.

✔ Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema.
✔ Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.
✔ Si un archivo específico es mencionado (api/main.py, nlp_config.py), edítalo ahí.

📌 Ejemplo de ajuste en Python (modificar en nlp_config.py)

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell).
✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto.
✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal)
aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


🚀 **Si no estás seguro de qué hacer, revisa si el ajuste ya está preconfigurado en el sistema antes de modificarlo.**  


# 📌 Ejemplos de Uso en Medical-RAGArch-System

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


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## 🔹 1️⃣ Subir un Documento y Procesarlo

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


### **📌 Comando en Terminal (Linux/Mac)**
curl -X POST "https://tu-endpoint.com/upload" -H "Authorization: Bearer TU_TOKEN" -F "file=@documento.pdf"

📌 Respuesta esperada

{
  "message": "Documento recibido y procesado correctamente.",
  "document_id": "12345"
}

📌 Nota: Puedes subir archivos en formatos .pdf, .jpg, .png, .txt, y .json. Si el sistema detecta un documento escaneado, aplicará OCR automáticamente.

🔹 2️⃣ Consultar Información desde ChatGPT con Herramientas

Si ChatGPT necesita obtener un resumen de un documento, puede realizar la siguiente consulta:

📌 Petición desde ChatGPT

{
  "query": "Dame un resumen del documento con ID 12345",
  "source": "Medical-RAGArch-System"
}

📌 Respuesta esperada

{
  "response": "El documento 12345 trata sobre diabetes tipo 2 y su manejo con metformina."
}

📌 Nota: Si el documento aún no ha sido procesado, la respuesta indicará que no se encontraron datos.

🔹 3️⃣ Configurar OCR para Mayor Precisión

Si el OCR tiene dificultades para reconocer texto en imágenes de baja calidad, puedes aumentar la sensibilidad en ocr_advanced.py.

📌 Ajustar umbral de OCR en `ocr_advanced.py`

ocr_engine.set_threshold(0.85)  # Ajustar entre 0.5 y 0.95 según la calidad de las imágenes

📌 Recomendaciones:
✅ Si el texto es borroso, usa un umbral más alto (0.90+).
✅ Si OCR detecta texto erróneo, reduce el umbral (0.75-).

🔹 4️⃣ Comunicación en Tiempo Real con WebSockets

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000


2️⃣ **Conéctate al WebSocket con Python**
```python
import websockets
import asyncio

async def test_websocket():
    async with websockets.connect("ws://localhost:8000/ws") as websocket:
        await websocket.send("Dame un resumen del documento 12345")
        response = await websocket.recv()
        print(response)

asyncio.run(test_websocket())

📌 Ventajas del WebSocket:
✅ Responde en tiempo real sin necesidad de nuevas peticiones HTTP.
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

🔹 5️⃣ Optimización de Procesamiento de Texto en NLP

Si quieres personalizar cómo el sistema procesa los textos, puedes modificar la configuración de intelligent_context.py.

📌 Ajustar la longitud del resumen NLP

summarizer = pipeline('summarization', max_length=250, min_length=100, do_sample=True)

📌 Opciones:
✅ Si quieres resúmenes más breves, reduce max_length a 150.
✅ Si necesitas más contexto, aumenta max_length a 500.

🔹 6️⃣ Uso de Redis para Optimización de Consultas

Redis ya está habilitado en el sistema. Puedes optimizar su configuración para mejorar la eficiencia en consultas repetitivas.

📌 Configurar almacenamiento en caché en `redis_cloud.py`

import redis

cache = redis.StrictRedis(host="redis-instance-url", port=6379, db=0)

def get_cached_response(query):
    response = cache.get(query)
    if response:
        return response.decode("utf-8")
    return None

📌 Beneficios de usar Redis:
✅ Reduce la carga en DynamoDB al evitar consultas repetidas.
✅ Mejora la velocidad de respuesta para ChatGPT.

🔹 7️⃣ AWS Lambda SnapStart para Mejora de Velocidad

Si el sistema se ejecuta en AWS Lambda, puedes habilitar SnapStart para reducir tiempos de inicio.

aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --snapstart-enabled


📌 **Beneficios:**  
✅ Acelera la ejecución de Lambda hasta un **60% más rápido**.  
✅ Reduce los costos al evitar largos tiempos de espera.  

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## 📌 Conclusión

Estos ejemplos cubren los usos más comunes dentro del sistema. Dependiendo de la carga de trabajo, puedes:
- **Optimizar el OCR** si procesas imágenes escaneadas.  
- **Usar WebSockets** para comunicación en tiempo real.  
- **Optimizar Redis** si se realizan muchas consultas repetitivas.  
- **Habilitar AWS SnapStart** para mejorar la velocidad de respuesta.  
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Medical-RAGArch-System incluye configuraciones que pueden ajustarse mediante **Python** y **comandos Bash**. Es importante saber **cuándo editar archivos y cuándo ejecutar comandos en la terminal**.

✔ **Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema**.  
✔ **Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.**  
✔ **Si un archivo específico es mencionado (`api/main.py`, `nlp_config.py`), edítalo ahí.**  

📌 **Ejemplo de ajuste en Python (modificar en `nlp_config.py`)**  
```python

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell).
✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto.
✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal)
aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


🚀 **Si no estás seguro de qué hacer, revisa si el ajuste ya está preconfigurado en el sistema antes de modificarlo.**  


### 🔹 **Interacción con Código Python y Comandos Bash**

Medical-RAGArch-System permite ajustar configuraciones y ejecutar acciones a través de código Python y comandos Bash.
Esta sección explica cuándo usar cada uno y proporciona ejemplos claros.

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### 🔹 **Uso de Código Python**

✔ **Los fragmentos de código Python ya están implementados en el sistema.**
✔ **Solo necesitas modificarlos si deseas personalizar la configuración.**
✔ **Si un archivo específico es mencionado (`api/main.py`, `nlp_config.py`), edítalo ahí.**

📌 **Ejemplo de ajuste en Python (modificar en `nlp_config.py`)**
```python
summarizer = pipeline('summarization', max_length=500, min_length=250, do_sample=True)

📌 Otros ejemplos de código en Python utilizados en diferentes secciones:

WebSockets: Comunicación en tiempo real con consultas optimizadas.
OCR con OpenCV: Mejora de precisión en documentos escaneados.
Optimización de caché con Redis: Acelerar consultas frecuentes.

🔹 Uso de Comandos Bash

✔ Se ejecutan en la terminal (Linux/macOS o AWS CloudShell). ✔ NO debes pegarlos dentro del código del proyecto. ✔ Se usan para configurar AWS Lambda, Redis o DynamoDB manualmente.

📌 Ejemplo de comando Bash (ejecutar en la terminal) aws lambda update-function-configuration --function-name MedicalRAG --memory-size 2048


📌 **Otros comandos útiles:**

- **Configurar OCR avanzado en AWS Lambda**
- **Habilitar SnapStart para mejorar tiempos de ejecución**
- **Ajustar escalado automático en DynamoDB**

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# Medical-RAGArch-System

## 📌 ¿Qué es este proyecto?
Medical-RAGArch-System es un sistema de **IA aplicada a documentos médicos**, que permite:
- **Almacenar, procesar y recuperar información estructurada** de documentos médicos.
- **Optimizar la infraestructura en la nube con AWS Lambda y DynamoDB.**
- **Automatizar despliegues y mantenimiento** con GitHub Actions y AWS CDK.

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✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

✅ **Ejecutar API REST de manera eficiente en la nube.**  
✅ **Escalar automáticamente sin intervención del usuario.**  
✅ **Desplegarse sin configuración manual.**  

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

```python
✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

from mangum import Mangum

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


@app.get("/status")
async def status():
    return {"status": "OK", "service": "Medical-RAGArch-System"}

handler = Mangum(app)

🔹 2️⃣ Optimización de AWS Lambda y DynamoDB

El sistema ahora implementa optimización avanzada en AWS Lambda y DynamoDB, incluyendo: ✅ Compatibilidad con arquitectura ARM64 (aarch64) para mejorar eficiencia.
✅ Uso de DynamoDB DAX para consultas más rápidas.
✅ Activación de Adaptive Capacity en DynamoDB para escalado dinámico.
✅ Cache en API Gateway para mejorar tiempos de respuesta.
✅ Implementación automática de SnapStart en AWS Lambda para reducir latencia.

🔹 Ejemplo de configuración automática de SnapStart en AWS Lambda:

import boto3

lambda_client = boto3.client("lambda")
response = lambda_client.update_function_configuration(
    FunctionName="MedicalRAGLambda",
    SnapStart={"ApplyOn": "PublishedVersions"}
)
print("SnapStart Enabled:", response)

🔹 3️⃣ Personalización de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

Ahora el sistema permite configurar dinámicamente el procesamiento de lenguaje natural.
✅ Ajuste de modelos NLP desde un archivo JSON.
✅ Configuración de longitud de resumen.
✅ Opción de habilitar/deshabilitar muestreo (do_sample).

🔹 Archivo de configuración config/nlp_config.json:

{
    "model_name": "facebook/bart-large-cnn",
    "max_length": 150,
    "min_length": 50,
    "do_sample": false
}

🔹 4️⃣ Integración de WebSockets con AWS Lambda

Se ha mejorado el soporte para WebSockets en AWS Lambda, lo que permite:
✅ Comunicación en tiempo real sin configuración manual.
✅ Compatibilidad con API Gateway y escalado automático.
✅ Uso sin costos obligatorios (solo consumo según tráfico).

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

from mangum import Mangum

✅ **Punto de Conexión en AWS Lambda:**
- La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
- FastAPI **ya no se usa** como punto de conexión dentro de AWS Lambda.


class ConnectionManager:
    def __init__(self):
        self.active_connections = []

    async def connect(self, websocket: WebSocket):
        await websocket.accept()
        self.active_connections.append(websocket)

    def disconnect(self, websocket: WebSocket):
        self.active_connections.remove(websocket)

    async def send_message(self, message: str):
        for connection in self.active_connections:
            await connection.send_text(message)

manager = ConnectionManager()

@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await manager.connect(websocket)
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            await manager.send_message(f"Mensaje: {data}")
    except WebSocketDisconnect:
        manager.disconnect(websocket)

handler = Mangum(app)

✅ Conclusión

Este sistema ha sido actualizado para incluir:
✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.

✅ Optimización avanzada de DynamoDB y Lambda.
✅ Personalización de NLP sin tocar el código.
✅ WebSockets eficientes y sin costos ocultos.

🔹 Automatización de Seguridad con AWS Secrets Manager

Este sistema ahora gestiona automáticamente claves de cifrado mediante AWS Secrets Manager, mejorando la seguridad sin intervención del usuario.

📌 1️⃣ ¿Cómo Funciona?

aws/secrets_manager.py crea y recupera claves automáticamente en AWS Secrets Manager.
config/aes_config.py obtiene la clave AES-256 de AWS en lugar de almacenarla en el código.
config/_config.py obtiene la clave automáticamente sin intervención del usuario.

📌 2️⃣ Configuración Automática

La primera vez, ejecuta este comando para inicializar los secretos en AWS:

python aws/secrets_manager.py

Esto creará automáticamente las claves en AWS Secrets Manager y estarán disponibles para el sistema.

🔹 Optimización del Despliegue en AWS Lambda

El despliegue en AWS Lambda ahora es más rápido y eficiente, gracias a la optimización en la instalación de dependencias.

📌 1️⃣ ¿Qué Cambió?

Ahora usa --prefer-binary en la instalación de dependencias para evitar errores con paquetes sin binarios precompilados.
Se ha actualizado .github/workflows/deploy.yml para optimizar el tamaño del paquete de despliegue.

📌 2️⃣ Desplegar en AWS Automáticamente

Para desplegar en AWS Lambda sin intervención manual, solo haz un push al repositorio:

git push origin main

Esto activará GitHub Actions y el sistema se actualizará automáticamente en AWS.

🔹 Ubicación de Archivos Modificados

Archivo	Ubicación
`secrets_manager.py`	`aws/secrets_manager.py`
`aes_config.py`	`config/aes_config.py`
`_config.py`	`config/_config.py`
`deploy.yml`	`.github/workflows/deploy.yml`

Estos cambios garantizan más seguridad, transparencia y eficiencia en el despliegue del sistema.

🔥 Actualización: Integración de Streamlit y DynamoDB

🆕 Cambios recientes en esta versión:

Nuevo Frontend en Streamlit (frontend/streamlit_interface.py)
- Autenticación en ChatGPT "Chat" con opción para cuentas gratuitas y de pago.
- Carga de documentos médicos con almacenamiento en DynamoDB.
- Selección de prompts sin mostrar su estructura interna.
- Interacción con el backend y redirección de consultas.
Backend actualizado (api/main.py y api/dynamodb_handler.py)
- Manejo de almacenamiento y recuperación de documentos en DynamoDB.
- Endpoints para interactuar con la interfaz Streamlit.
Prompt modificado para la nueva arquitectura.
Actualización de requirements.txt (sin alterar el orden original).
- Se agregaron prophet y redis solo si no estaban ya presentes.

🚀 Cómo Ejecutarlo

Instalar dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```

✅ Punto de Conexión en AWS Lambda:

La conexión con los modelos de IA se realiza directamente a través de AWS Lambda.
FastAPI ya no se usa como punto de conexión dentro de AWS Lambda.
```
uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```

Ejecutar Streamlit:

streamlit run frontend/streamlit_interface.py

⚠️ Nota: Se recomienda probar en un entorno real para validar prophet y redis correctamente.

🔥 Integración Automática con ChatGPT "Chat"

🆕 Nueva Funcionalidad:

Inicio de sesión automático en ChatGPT "Chat" sin intervención del usuario.
Envío y recepción de mensajes a ChatGPT "Chat" mediante Selenium.
Guardado y reutilización de sesión con cookies para evitar múltiples inicios de sesión.
Descarga automática de ChromeDriver sin requerir configuración manual.

🚀 Cómo Usarlo

Instalar dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```

Ejecutar la automatización de ChatGPT:

streamlit run frontend/chatgpt_automation.py

Iniciar sesión con tu cuenta de ChatGPT "Chat".
Escribir mensajes en la interfaz y recibir respuestas automáticamente.

⚠️ Nota: Asegúrate de que tu cuenta de ChatGPT "Chat" está activa antes de usar esta funcionalidad.

🔥 Integración de Prompts en la Interfaz

🆕 Nueva Funcionalidad:

Carga automática de los prompts guardados en el sistema (scripts/prompts.json).
Selección de prompts desde la interfaz de Streamlit.
Visualización del prompt elegido sin mostrar su estructura interna.
Interacción con ChatGPT "Chat" dentro de la interfaz.
Opción para subir documentos médicos y almacenarlos en DynamoDB.

🚀 Cómo Usarlo

Instalar dependencias:
```
pip install -r requirements.txt
```

Ejecutar la interfaz de usuario:

streamlit run frontend/streamlit_interface.py

Seleccionar un prompt desde la interfaz de Streamlit.
Responder las indicaciones de ChatGPT a través de la interfaz.
Subir documentos médicos si el prompt lo requiere.

⚠️ Nota: Asegúrate de ejecutar scripts/update_prompts.py antes para actualizar los prompts desde GitHub.

⚠️ IMPORTANTE: Uso recomendado con ChatGPT en modo chat

Razones por las que se recomienda esta opción:

✅ Funciones avanzadas exclusivas:

Esto permite un mejor análisis de documentos y biomarcadores.

✅ Posibilidad de uso gratuito:

📌 Recomendación: Si deseas usar este sistema sin costo, utiliza ChatGPT en modo chat en lugar de la API.

🔹 Elección de IA y Modelos

Ahora puedes seleccionar qué IA deseas usar para procesar consultas médicas.
Por defecto, se recomienda ChatGPT en modo chat por sus funciones avanzadas y acceso gratuito.

✅ Opciones Disponibles

IA	Modelos Disponibles	Gratis	Notas
ChatGPT (Modo Chat)	GPT-4 Turbo (Recomendado), GPT-4, GPT-3.5	✅ Sí	Acceso gratuito con cuenta Free
Gemini (Google)	Gemini 1.5 (Beta), Gemini 1.0	✅ Sí	⚠️ Menos contexto que ChatGPT
Claude (Anthropic)	Claude 3 Opus, Claude 2	❌ No	⚠️ Requiere cuenta paga
Mistral AI	Mistral-7B, Mixtral	❌ No	⚠️ Mejor para programación que medicina

📌 Recomendación: Si deseas usar el sistema gratis, elige ChatGPT (Modo Chat) o Gemini.

📌 Cómo Funciona la Selección de IA

Selecciona la IA en la interfaz.
Elige el modelo disponible para esa IA.
Si una IA no está implementada, aparecerá un aviso.
Si la IA requiere pago, se mostrará una advertencia.

📢 Si una IA no ofrece las mismas funciones que ChatGPT en modo chat, se indicará en la interfaz.

🔹 Modelos de IA Gratuitos y de Pago

El sistema ahora permite seleccionar tanto modelos gratuitos como de pago en varias IAs.
Si tienes una cuenta premium en alguna de ellas, puedes aprovechar modelos más avanzados.

✅ Opciones Disponibles

IA	Modelos Gratuitos	Modelos de Pago	Notas
ChatGPT (Modo Chat)	GPT-4 Turbo, GPT-3.5	GPT-4 🔒	Recomendado por funciones avanzadas
Gemini (Google)	Gemini 1.5, Gemini 1.0	❌ No disponible	⚠️ Menos contexto que ChatGPT
Claude (Anthropic)	Claude 2	Claude 3 Opus 🔒	⚠️ Menor soporte en análisis médicos
Mistral AI	Mistral-7B	Mixtral 🔒	⚠️ Más orientado a programación

📌 Recomendación: Si no tienes cuenta premium, usa ChatGPT en modo chat o Gemini 1.5.

🔒 Autenticación Segura y Protección de Credenciales

Para modelos de pago, el usuario debe ingresar su API Key.
📌 El sistema protege las credenciales con cifrado AES-256 antes de enviarlas al backend.

✅ Medidas de seguridad implementadas:

Las credenciales se cifran antes de su uso.
No se almacenan en texto plano en el frontend.
Se desencriptan solo en la sesión activa del usuario.

📢 Advertencia: Nunca compartas tu API Key con terceros.

🔹 IAs Compatibles: Modelos Gratuitos y de Pago

Ahora el sistema soporta múltiples IAs con sus versiones gratuitas y premium.
Si tienes cuenta premium en alguna IA, puedes aprovechar modelos más avanzados.

✅ Opciones Disponibles

IA	Modelos Gratuitos	Modelos de Pago	Notas
ChatGPT (Modo Chat)	GPT-4 Turbo, GPT-3.5	GPT-4 🔒	Recomendado por funciones avanzadas
Gemini (Google)	Gemini 1.5, Gemini 1.0	❌ No disponible	⚠️ Menos contexto que ChatGPT
Claude (Anthropic)	Claude 2	Claude 3 Opus 🔒	⚠️ Menor soporte en análisis médicos
Mistral AI	Mistral-7B	Mixtral 🔒	⚠️ Más orientado a programación
Llama (Meta AI)	Llama 3, Llama 2	Llama 3-70B 🔒	⚠️ Menos optimizado para lenguaje médico
Cohere AI	Command-R	Command-R+ 🔒	⚠️ Limitado en consultas médicas avanzadas

📌 Recomendación: Si no tienes cuenta premium, usa ChatGPT en modo chat, Gemini o Llama 3.

📌 Comparación con ChatGPT

📢 ChatGPT sigue siendo la opción recomendada porque:

Tiene mejor acceso a funciones avanzadas en modo chat.
Puede usarse gratis sin restricciones significativas.
Soporta consultas médicas mejor que otras IAs.

Si eliges otra IA, ten en cuenta que algunas pueden tener menos contexto o menor precisión en temas médicos.

🔹 Mejoras y Nuevas Funcionalidades en esta Versión

✅ Recuperación Flexible de Documentos en DynamoDB

Ahora se pueden solicitar cualquier tipo de documentos almacenados en DynamoDB, incluyendo:

Analíticas médicas
Diagnósticos clínicos
Informes médicos

📌 Ejemplo de uso:
Para obtener los últimos 5 informes médicos, la consulta sería:

GET /retrieve_documents/?document_type=informe_medico&limit=5

✅ Comparación de Biomarcadores en Backend

Ahora se pueden solicitar biomarcadores de múltiples maneras:

Solo fuera de rango.
En rango y fuera de rango.
Biomarcadores complementarios para evaluar evolución.

📌 Ejemplo de uso:
Para analizar biomarcadores incluyendo los que están dentro del rango y complementarios:

POST /analyze_biomarkers/
{
    "documents": [...],
    "include_complementary": true,
    "include_in_range": true
}

✅ Frontend Optimizado para ChatGPT

El frontend ahora:

Permite elegir qué biomarcadores enviar a ChatGPT.
Permite recuperar cualquier tipo de documento desde DynamoDB.
Permite filtrar los biomarcadores que se envían a ChatGPT, asegurando respuestas más precisas.

📌 Ejemplo de flujo completo:

El usuario pregunta: "Compárame mis últimas 5 analíticas e identifica tendencias de glucosa."
El backend obtiene los datos y los analiza.
Solo los datos relevantes son enviados a ChatGPT.

🔧 Posibles Ajustes y Configuraciones

Si DynamoDB cambia de nombre, actualizarlo en .env y api/dynamodb_handler.py.
Si se requieren más tipos de documentos, simplemente enviarlos en document_type.
Si ChatGPT necesita más contexto, modificar frontend/chatgpt_automation.py para ajustar el prompt.

🚀 Implementación de APIs de IA en Medical-RAGArch-System

Se ha implementado soporte para múltiples IAs en el sistema, asegurando compatibilidad tanto con modo chat (cuando es posible) como con APIs.
Las siguientes IAs han sido integradas correctamente:

IA	Modo Chat	API (Pago)	Notas
Gemini (Google)	✅ Sí	✅ Sí	Gemini 1.5 soportado.
Claude (Anthropic)	❌ No	✅ Sí	Solo API disponible.
Mistral AI	❌ No	✅ Sí	Solo API disponible.
Llama (Meta AI)	❌ No	✅ Sí	Solo API disponible.
Cohere AI	❌ No	✅ Sí	Solo API disponible.
DeepSeek AI	✅ Sí	✅ Sí	Nuevo soporte añadido.

📌 Características clave de la implementación:

Compatibilidad con cuentas gratuitas y de pago: Se verifica si el usuario tiene cuenta gratuita o premium antes de usar la API.
Modo chat habilitado donde es posible: Para maximizar capacidades, el sistema usa modo chat en IAs que lo soportan.
DeepSeek AI ahora es compatible: Se ha añadido soporte completo para DeepSeek.
Configuración de claves API: Cada IA requiere una clave API en las variables de entorno correspondientes.

🔧 Cómo configurar las claves API:

Debes añadir tus claves API en las variables de entorno antes de ejecutar el sistema. Ejemplo en Linux:

export GEMINI_REMOVED_SECRET
export ANTHROPIC_REMOVED_SECRET
export MISTRAL_REMOVED_SECRET
export LLAMA_REMOVED_SECRET
export COHERE_REMOVED_SECRET
export DEEPSEEK_REMOVED_SECRET

Si usas Windows, puedes configurarlas con:

$env:GEMINI_REMOVED_SECRET

🛠 Ejemplo de uso en código

Para usar cualquiera de estas IAs, simplemente importa su clase y haz una consulta:

print(response)

🔒 Implementación de Zero Trust con Caché en Redis Cloud Essentials y EFS

Ahora la autenticación sigue un modelo de Zero Trust con doble capa de caché (Redis + EFS).
Redis Cloud Essentials almacena tokens temporalmente para reducir latencia.
EFS se usa como respaldo para mantener tokens de sesión persistentes.

🛠️ Cómo Funciona

Al recibir una solicitud, primero se revisa la caché en Redis Cloud Essentials.
Si el usuario ya ha sido autenticado recientemente, se usa la caché.
Si no, se valida la identidad en tiempo real y se almacena el resultado en Redis y EFS.

🔄 Beneficios de la Implementación

Mayor seguridad: Zero Trust garantiza que cada acceso sea validado dinámicamente.
Menor latencia: Redis Cloud Essentials acelera la autenticación sin comprometer seguridad.
Persistencia: Redis maneja datos en memoria y EFS asegura sesiones entre reinicios.

🔧 Configuración Necesaria

Se debe configurar Redis Cloud Essentials con REDIS_HOST y REDIS_PASSWORD.
AWS Lambda ya está preparado para conectar con EFS (/mnt/efs/cache).
No se requieren claves API, la autenticación se maneja con IAM y contexto dinámico.

📌 Actualización de Integraciones y Seguridad

✅ 1. Integración de `sources_config.yaml` en módulos clave

Se ha implementado la jerarquización y validación de fuentes en:

intelligent_context.py → Ahora utiliza sources_config.yaml para aplicar reglas de fuentes permitidas en el análisis de contexto.
supplement_interaction_validation.py → Ahora valida los suplementos usando únicamente fuentes permitidas según la jerarquización.

Ambos módulos ahora garantizan que solo se utilicen fuentes confiables definidas en la configuración.

✅ 2. Verificación de Seguridad Final

Se realizó un análisis exhaustivo del código y se corrigieron los siguientes aspectos:

🔒 Eliminación de todas las referencias a JWT y autenticación insegura.
🔒 Migración completa a TLS 1.3 en todos los módulos.
🔒 Corrección de requirements.txt agregando dependencias faltantes (AWS CDK, Dask, Matplotlib, Plotly).
🔒 Verificación de reglas de fuentes y almacenamiento seguro de datos.

El sistema ahora cumple con los más altos estándares de seguridad y privacidad.

✅ 3. Funcionalidad mejorada en carga y análisis de analíticas

🏥 El sistema ya reconoce automáticamente las "3 últimas analíticas" y las utiliza en los análisis.
📊 Los módulos de generación de reportes y validación de suplementos ahora solo trabajan con fuentes confiables.
⚡ No se requieren configuraciones adicionales para estas funcionalidades.

🔹 Todo está documentado y listo. El sistema ahora es más seguro, eficiente y estructurado.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 1 Commit
.github		.github
api		api
aws		aws
aws_cdk		aws_cdk
config		config
frontend		frontend
infrastructure		infrastructure
lambda_code		lambda_code
models		models
modules		modules
scripts		scripts
templates		templates
tests		tests
utils		utils
.env.example		.env.example
README.md		README.md
README_BASICO_NonTechnical.md		README_BASICO_NonTechnical.md
README_BASICO_Technical.md		README_BASICO_Technical.md
app.py		app.py
chatgpt_automation.py		chatgpt_automation.py
fastapi_authentication.py		fastapi_authentication.py
install.sh		install.sh
install_aarch64.sh		install_aarch64.sh
interactions_db.json		interactions_db.json
main.py		main.py
report_templates.yaml		report_templates.yaml
requirements.txt		requirements.txt
setup.sh		setup.sh
sources_config.yaml		sources_config.yaml
streamlit_interface.py		streamlit_interface.py
supplement_validation.yaml		supplement_validation.yaml
zero_trust_auth.py		zero_trust_auth.py

Melkoroth/Medical-RAGArch-System

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

⚠️ IMPORTANTE: Entorno de ejecución de los comandos

🖥️ Ejecutar comandos desde Windows para gestionar el despliegue en AWS

🔹 1. Instalar AWS CLI en Windows

🔹 2. Usar PowerShell para exportar variables de entorno

🔹 3. Ejecutar GitHub Actions desde Windows

🚀 Guía de Despliegue con AWS y GitHub Actions

📌 1️⃣ Resumen del Despliegue

📌 2️⃣ Configuración de AWS

🔹 1. Crear Cuenta y Configurar IAM

🔹 2. Configurar AWS CLI

📌 3️⃣ Configuración de GitHub Actions

🔹 1. Agregar Credenciales en GitHub Secrets

🔹 2. Orden de Ejecución de Workflows

📌 4️⃣ Verificación del Despliegue

🚀 Medical-RAGArch-System

📌 Estado de las Optimizaciones Documentadas

🔐 Autenticación y Seguridad

🤖 IA Compatibles y Métodos de Integración

2️⃣ Hugging Face Transformers (Modelos NLP en Local o en la Nube)

3️⃣ Stable Diffusion (Generación de Imágenes Médicas)

4️⃣ API de IA Médicas Especializadas (IBM Watson, MedPaLM 2, BioGPT)

🔄 Despliegue Automatizado en AWS

📄 Instrucciones para Usuarios No Técnicos

Medical-RAGArch-System

📌 ¿Qué es este proyecto?

🔹 1️⃣ Procesos Totalmente Automatizados

🚀 Integración con AWS (Lambda, DynamoDB, API Gateway)

📌 Servicios Utilizados

⚙️ Configuración Manual en AWS

1️⃣ Configurar AWS Lambda

2️⃣ Configurar DynamoDB

🛠️ Configuración Automática con CDK

🔹 2️⃣ Procesos que Requieren Configuración Manual

🚀 Optimización con Redis y Numba

📌 Optimización con Redis

📌 Configuración Manual de Redis

📌 Uso en el Código

⚡ Optimización con Numba

📌 Ejemplo de Uso

🔹 3️⃣ Casos Prácticos para Diferentes Niveles de Automatización

🤖 Modelos de Machine Learning y NLP

📌 Modelos Implementados

⚙️ Cómo Personalizar los Modelos

Modificar Parámetros del Modelo NLP

Ejemplo de Uso en el Código

Escenario 1: Uso estándar con automatización total

Escenario 2: Seguridad Avanzada y Retención de Datos

Escenario 3: Activar WebSockets para Consultas en Tiempo Real

🔹 Interacción con Código Python y Comandos Bash

🔄 Despliegue con GitHub Actions

📌 Workflows Disponibles

📌 Cómo Ejecutar un Despliegue

🔹 Uso de Código Python

🔹 Uso de Comandos Bash

🔹 5️⃣ Restaurar la Explicación sobre AWS Lambda SnapStart y DAX

🔐 Seguridad con AES-256 y

📌 Cifrado AES-256

📌 Ejemplo de Encriptación

🛠️ **Gestión de Tokens **

**📌 Crear un Token **

Activación Manual de AWS Lambda SnapStart

⚙️ Configuraciones Avanzadas y Personalización en Medical-RAGArch-System

🔹 1️⃣ Parámetros Ajustables para Optimizar el Sistema

📌 Ajustar Permisos CORS y Seguridad

📌 Habilitar WebSockets para Consultas en Tiempo Real

🔹 3️⃣ Personalización de Respuestas NLP y Procesamiento de Documentos

🔹 4️⃣ Optimización de Rendimiento en AWS Lambda y DynamoDB

📄 OCR Avanzado y Validación de Suplementos

📌 OCR Mejorado

📌 Ejemplo de Uso

🧪 Validación de Interacciones entre Suplementos

📌 Ejemplo de Validación

📌 Ajustar AWS Lambda para Mayor Velocidad

🔹 5️⃣ Seguridad Avanzada y Cifrado de Datos

📌 AES-256 ya está habilitado; puedes personalizar su configuración

🛠️ Gestión de Tokens

📌 Crear un Token

📌 Ajustar umbral de OCR en `ocr_advanced.py`

📌 Configurar almacenamiento en caché en `redis_cloud.py`