Este proyecto es una estructura mínima para experimentar y aprender a utilizar IA de manera independiente, siguiendo principios de Open Source AI Development (OSAID).

• fastapi-app/: API principal para interactuar con modelos y embeddings.
• config/: Variables de entorno y configuración.
• docker-compose.yml: Orquestación de servicios (API, LLM, Qdrant).
• README.md: Documentación y guía de uso.

• FastAPI: API REST para pruebas y desarrollo.
• Qdrant: Motor de vectores para embeddings y búsquedas semánticas.
• LLM: Modelo de lenguaje grande (ejemplo: Mistral-7B).

1. Clona el repositorio y coloca tu modelo en la carpeta models/.
2. Ejecuta docker-compose up para iniciar todos los servicios.
3. Accede a la API en http://localhost:8000.

• /: Estado del stack.
• /chat: (por implementar) Interacción con el LLM.
• /embed: (por implementar) Generación y consulta de embeddings.

• OSAID Principles
• FastAPI
• Qdrant
• vLLM

¡Listo para experimentar con IA de forma abierta y local!