AI Gateway

API de orquestacion y aplicacion web para analisis de texto y PDF con autenticacion JWT.

Que hace este proyecto

• centraliza el acceso a capacidades NLP en un unico punto
• ofrece login y control de acceso con JWT
• aplica rate limiting en login y endpoints de analisis
• integra una interfaz web para analisis de texto y documentos PDF
• persiste usuarios en MySQL con contrasenas hasheadas

Dependencias de microservicios

Este proyecto funciona junto a los siguientes repositorios:

• classifier-service: https://github.com/javiervilchezl/classifier-service
• intent-service: https://github.com/javiervilchezl/intent-service
• pdf-service: https://github.com/javiervilchezl/pdf-service

El gateway consume esos servicios por HTTP para completar el flujo de analisis.

OpenAI y Groq: como se usan

El gateway no llama directamente a OpenAI/Groq. Quien consume esas APIs son los microservicios:

• pdf-service
• classifier-service
• intent-service

En cada microservicio puedes elegir proveedor por .env con:

• PROVIDER=openai o PROVIDER=groq
• OPENAI_API_KEY y OPENAI_MODEL
• GROQ_API_KEY y GROQ_MODEL

Asi, puedes tener por ejemplo pdf-service en OpenAI y intent-service en Groq, segun costo, latencia o calidad esperada.

Arquitectura funcional

browser / CLI
     │
     ▼
ai-gateway  ──  auth · rate-limit · routing
     ├──▶ pdf-service
     ├──▶ classifier-service
     └──▶ intent-service

Estructura

ai-gateway/
├── backend/
├── frontend/
├── .env.example
└── docker-compose.yml

Endpoints principales (backend)

• POST /api/v1/auth/login
• POST /api/v1/analyze
• POST /api/v1/analyze-pdf-file
• GET /health

Seguridad

• JWT para acceso desde frontend
• limitacion de peticiones por IP y endpoint
• API key opcional para clientes servidor-a-servidor
• microservicios internos no expuestos al exterior en despliegue compuesto

Gestion de secretos

• todos los secretos deben vivir en .env local
• no se deben subir archivos .env al repositorio
• docker-compose.yml no define claves reales por defecto
• antes de publicar en GitHub, rota cualquier clave que se haya usado en local

Variables clave

• JWT_SECRET_KEY
• AUTH_REQUIRE_JWT
• DATABASE_URL
• ADMIN_DEFAULT_USERNAME
• ADMIN_DEFAULT_PASSWORD
• PDF_SERVICE_URL
• CLASSIFIER_SERVICE_URL
• INTENT_SERVICE_URL
• VITE_API_BASE_URL

Ejecucion local

1. Copia el archivo de ejemplo:

cp .env.example .env

2. Levanta backend y frontend:

docker compose up --build

Servicios:

• backend: http://localhost:8000
• frontend: http://localhost:5173

Flujo funcional resumido

1. Login en frontend para obtener JWT.
2. Peticion al gateway con bearer token.
3. Validacion de seguridad en backend (JWT + rate limit).
4. Enrutamiento al microservicio que corresponda.
5. Respuesta unificada hacia frontend/CLI.

Pruebas

Backend:

cd backend
pytest

Frontend:

cd frontend
npm test -- --run

Cobertura al 100%.