Merge pull request 'Que te dé sugerencias' (#23) from issue/7-hacer-la-edge-function-que-te-d-sugerencias into main
Reviewed-on: AlexRG/genesis-2#23
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@@ -357,18 +357,18 @@
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"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"{\n",
|
||||
" id: \u001b[32m\"conv_698f33afabe48195a8a5788835263c32097da13f4f3911d1\"\u001b[39m,\n",
|
||||
" object: \u001b[32m\"conversation.deleted\"\u001b[39m,\n",
|
||||
" deleted: \u001b[33mtrue\u001b[39m\n",
|
||||
"}"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 47,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
"ename": "Error",
|
||||
"evalue": "404 Conversation with id 'conv_698f3438114c8194a400f01568cf1a56058487a13fa1da16' not found.",
|
||||
"output_type": "error",
|
||||
"traceback": [
|
||||
"Stack trace:",
|
||||
"Error: 404 Conversation with id 'conv_698f3438114c8194a400f01568cf1a56058487a13fa1da16' not found.",
|
||||
" at APIError.generate (https://jsr.io/@openai/openai/6.16.0/core/error.ts:84:14)",
|
||||
" at OpenAI.makeStatusError (https://jsr.io/@openai/openai/6.16.0/client.ts:478:28)",
|
||||
" at OpenAI.makeRequest (https://jsr.io/@openai/openai/6.16.0/client.ts:728:24)",
|
||||
" at eventLoopTick (ext:core/01_core.js:187:7)",
|
||||
" at async <anonymous>:8:1"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
@@ -377,6 +377,7 @@
|
||||
"await supabase.from(\"conversaciones_plan\").update({\n",
|
||||
" estado: \"ARCHIVANDO\",\n",
|
||||
" conversacion_json: items,\n",
|
||||
" openai_conversation_id: null,\n",
|
||||
"}).eq(\"id\", conversationPlane.id);\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"await openai.conversations.delete(conversation.openai_conversation_id);"
|
||||
@@ -537,6 +538,177 @@
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "3e705a02",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"{ data: { ok: true }, error: null }\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"const { data, error } = await supabase.functions.invoke(\n",
|
||||
" \"create-chat-conversation/health\",\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" method: \"GET\",\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
");\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"console.log({ data, error });\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "57e06acc",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"{\n",
|
||||
" data: {\n",
|
||||
" conversation_plan: {\n",
|
||||
" id: \"afafb048-8108-4b19-b170-8c27f89bfa96\",\n",
|
||||
" plan_estudio_id: \"4660b774-a6e2-44f4-a340-747b41235c7c\",\n",
|
||||
" openai_conversation_id: \"conv_698f41b0582c819694b1565021a2390c09878265d4aa3f0d\",\n",
|
||||
" estado: \"ACTIVA\"\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
" error: null\n",
|
||||
"}\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"const { data, error } = await supabase.functions.invoke(\n",
|
||||
" \"create-chat-conversation/conversations\",\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" method: \"POST\",\n",
|
||||
" body: {\n",
|
||||
" plan_estudio_id: input.id,\n",
|
||||
" instanciador: \"alex\",\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
");\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"console.log({ data, error });\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 75,
|
||||
"id": "3426d5ff",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"{\n",
|
||||
" respuesta: {\n",
|
||||
" ok: true,\n",
|
||||
" openai_response_id: \"resp_09878265d4aa3f0d00698f41f461b88196858dc9a9ad31fc38\",\n",
|
||||
" data: {\n",
|
||||
" perfil_de_ingreso: \"El aspirante deberá haber concluido el bachillerato con perfil Área 1 (Ciencias Físico-Matemáticas). Debe demostrar sólido dominio de matemáticas, física y química, así como capacidad de razonamiento lógico-abstracto y resolución de problemas complejos. Se espera experiencia en el manejo básico de herramientas computacionales y en la lectura e interpretación de textos científicos, así como habilidad para aprender de forma autónoma y trabajar en equipo. El candidato debe mostrar interés por la física, especialmente en temas teóricos y experimentales, y compromiso con la ética científica, la comunicación técnica y la realización de proyectos con buenas prácticas de investigación. En suma, se valora la curiosidad, la iniciativa, la disciplina y la capacidad para adaptar ideas complejas a contextos interdisciplinarios.\",\n",
|
||||
" programa_de_investigacion: \"No aplica\",\n",
|
||||
" \"ai-message\": \"Se mejoró la redacción del perfil de ingreso para mayor claridad y alineación con las competencias esperadas (matemáticas, física, química, razonamiento, herramientas computacionales, aprendizaje autónomo y trabajo en equipo) y se propusieron temas de investigación adecuados para un proyecto de Bachillerato en gravedad cuántica de bucles. Temas de investigación sugeridos: 1) Modelo computacional de una red de espines 2D para estudiar geometría emergente y observables básicos; 2) Protocolo mínimo de reproducibilidad en simulaciones de redes de espines; 3) Análisis conceptual comparando GR y LQG en cosmología a nivel didáctico. Recomendación: ajustar el alcance y recursos con el tutor para asegurar viabilidad y supervisión adecuada.\"\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
" raw: '{\"perfil_de_ingreso\":\"El aspirante deberá haber concluido el bachillerato con perfil Área 1 (Ciencias Físico-Matemáticas). Debe demostrar sólido dominio de matemáticas, física y química, así como capacidad de razonamiento lógico-abstracto y resolución de problemas complejos. Se espera experiencia en el manejo básico de herramientas computacionales y en la lectura e interpretación de textos científicos, así como habilidad para aprender de forma autónoma y trabajar en equipo. El candidato debe mostrar interés por la física, especialmente en temas teóricos y experimentales, y compromiso con la ética científica, la comunicación técnica y la realización de proyectos con buenas prácticas de investigación. En suma, se valora la curiosidad, la iniciativa, la disciplina y la capacidad para adaptar ideas complejas a contextos interdisciplinarios.\",\"programa_de_investigacion\":\"No aplica\",\"ai-message\":\"Se mejoró la redacción del perfil de ingreso para mayor claridad y alineación con las competencias esperadas (matemáticas, física, química, razonamiento, herramientas computacionales, aprendizaje autónomo y trabajo en equipo) y se propusieron temas de investigación adecuados para un proyecto de Bachillerato en gravedad cuántica de bucles. Temas de investigación sugeridos: 1) Modelo computacional de una red de espines 2D para estudiar geometría emergente y observables básicos; 2) Protocolo mínimo de reproducibilidad en simulaciones de redes de espines; 3) Análisis conceptual comparando GR y LQG en cosmología a nivel didáctico. Recomendación: ajustar el alcance y recursos con el tutor para asegurar viabilidad y supervisión adecuada.\"}'\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
" error: null\n",
|
||||
"}\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"const { data: respuesta, error } = await supabase.functions.invoke(\n",
|
||||
" `create-chat-conversation/conversations/${data.conversation_plan.id}/messages`,\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" method: \"POST\",\n",
|
||||
" body: {\n",
|
||||
" content:\n",
|
||||
" \"Dale mejor redacción al perfil de ingreso y sugiere tema de investigación.\",\n",
|
||||
" campos: [\"perfil_de_ingreso\", \"programa_de_investigacion\"],\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
");\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"console.log({ respuesta, error });\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 84,
|
||||
"id": "c68073e8",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"{\n",
|
||||
" \"source\": \"openai\",\n",
|
||||
" \"items\": [\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" \"role\": \"assistant\",\n",
|
||||
" \"content\": \"{\\\"perfil_de_ingreso\\\":\\\"El aspirante deberá haber concluido el bachillerato con perfil Área 1 (Ciencias Físico-Matemáticas). Debe demostrar sólido dominio de matemáticas, física y química, así como capacidad de razonamiento lógico-abstracto y resolución de problemas complejos. Se espera experiencia en el manejo básico de herramientas computacionales y en la lectura e interpretación de textos científicos, así como habilidad para aprender de forma autónoma y trabajar en equipo. El candidato debe mostrar interés por la física, especialmente en temas teóricos y experimentales, y compromiso con la ética científica, la comunicación técnica y la realización de proyectos con buenas prácticas de investigación. En suma, se valora la curiosidad, la iniciativa, la disciplina y la capacidad para adaptar ideas complejas a contextos interdisciplinarios.\\\",\\\"programa_de_investigacion\\\":\\\"No aplica\\\",\\\"ai-message\\\":\\\"Se mejoró la redacción del perfil de ingreso para mayor claridad y alineación con las competencias esperadas (matemáticas, física, química, razonamiento, herramientas computacionales, aprendizaje autónomo y trabajo en equipo) y se propusieron temas de investigación adecuados para un proyecto de Bachillerato en gravedad cuántica de bucles. Temas de investigación sugeridos: 1) Modelo computacional de una red de espines 2D para estudiar geometría emergente y observables básicos; 2) Protocolo mínimo de reproducibilidad en simulaciones de redes de espines; 3) Análisis conceptual comparando GR y LQG en cosmología a nivel didáctico. Recomendación: ajustar el alcance y recursos con el tutor para asegurar viabilidad y supervisión adecuada.\\\"}\"\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" \"role\": \"user\",\n",
|
||||
" \"content\": \"Dale mejor redacción al perfil de ingreso y sugiere tema de investigación.\"\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
" ]\n",
|
||||
"}\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"const { data: respuesta, error } = await supabase.functions.invoke(\n",
|
||||
" `create-chat-conversation/conversations/${data.conversation_plan.id}/messages`,\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" method: \"GET\"\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
");\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"console.log(JSON.stringify(respuesta, null, 2));\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 87,
|
||||
"id": "7fbae7c3",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"{ ok: \u001b[33mtrue\u001b[39m }"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 87,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"const { data: respuesta, error } = await supabase.functions.invoke(\n",
|
||||
" `create-chat-conversation/conversations/${data.conversation_plan.id}/archive`,\n",
|
||||
" {\n",
|
||||
" method: \"DELETE\"\n",
|
||||
" },\n",
|
||||
");\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"respuesta\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "852fa8b0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,32 +1,419 @@
|
||||
// Follow this setup guide to integrate the Deno language server with your editor:
|
||||
// https://deno.land/manual/getting_started/setup_your_environment
|
||||
// This enables autocomplete, go to definition, etc.
|
||||
import { Hono } from "jsr:@hono/hono";
|
||||
import { corsHeaders, withCors } from "./lib/cors.ts";
|
||||
import { HttpError, jsonResponse } from "./lib/errors.ts";
|
||||
import { getOpenAI } from "./lib/openai.ts";
|
||||
import { getSupabaseServiceClient, requireUser } from "./lib/supabase.ts";
|
||||
import { assertUuid, pickSchemaFields, safePlanForPrompt } from "./lib/plan.ts";
|
||||
|
||||
// Setup type definitions for built-in Supabase Runtime APIs
|
||||
import "@supabase/functions-js/edge-runtime.d.ts"
|
||||
type CreateBody = {
|
||||
plan_estudio_id: string;
|
||||
instanciador?: string;
|
||||
system_prompt?: string;
|
||||
};
|
||||
|
||||
console.log("Hello from Functions!")
|
||||
type AddMessageBody = {
|
||||
// Guarda mensaje en OpenAI conversation
|
||||
content: string;
|
||||
// Si quieres forzar mejoras estructuradas:
|
||||
campos?: string[];
|
||||
user_prompt?: string; // si no mandas, usa content
|
||||
model?: string; // default gpt-5-nano
|
||||
};
|
||||
|
||||
Deno.serve(async (req) => {
|
||||
const { name } = await req.json()
|
||||
const data = {
|
||||
message: `Hello ${name}!`,
|
||||
const app = new Hono();
|
||||
|
||||
// Preflight CORS
|
||||
app.options(
|
||||
"*",
|
||||
(c) => new Response(null, { status: 204, headers: corsHeaders }),
|
||||
);
|
||||
|
||||
const prefix = "/create-chat-conversation";
|
||||
|
||||
app.get(`${prefix}/health`, (c) => withCors(jsonResponse({ ok: true })));
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* POST /conversations
|
||||
* Crea conversación OpenAI + registro en conversaciones_plan
|
||||
*/
|
||||
app.post(`${prefix}/conversations`, async (c) => {
|
||||
try {
|
||||
/* const auth = c.req.header("authorization");
|
||||
const user = await requireUser(auth); */
|
||||
|
||||
const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as Partial<CreateBody>;
|
||||
const plan_estudio_id = body.plan_estudio_id;
|
||||
assertUuid(plan_estudio_id ?? "", "plan_estudio_id");
|
||||
|
||||
const instanciador = /* user.email ?? user.id ?? */ body.instanciador ??
|
||||
"unknown";
|
||||
const system_prompt = body.system_prompt ??
|
||||
"En caso de que te pidan algo que no tiene nada que ver con planes de estudio o asignatura responde con un refusal.";
|
||||
|
||||
const supabase = getSupabaseServiceClient();
|
||||
const openai = getOpenAI();
|
||||
|
||||
// Cargar plan + estructura
|
||||
const { data: plan, error: planErr } = await supabase
|
||||
.from("planes_estudio")
|
||||
.select("*, estructuras_plan (definicion)")
|
||||
.eq("id", plan_estudio_id)
|
||||
.single();
|
||||
|
||||
if (planErr || !plan) {
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
404,
|
||||
"plan_not_found",
|
||||
"Plan de estudio no encontrado",
|
||||
planErr,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Crear conversación en OpenAI
|
||||
const conv = await openai.conversations.create({
|
||||
metadata: {
|
||||
tabla: "planes_estudio",
|
||||
id: plan.id,
|
||||
instanciador,
|
||||
},
|
||||
items: [{ type: "message", role: "system", content: system_prompt }],
|
||||
});
|
||||
|
||||
// Crear registro en Supabase
|
||||
const { data: row, error: insErr } = await supabase
|
||||
.from("conversaciones_plan")
|
||||
.insert({
|
||||
openai_conversation_id: conv.id,
|
||||
plan_estudio_id: plan.id,
|
||||
estado: "ACTIVA",
|
||||
})
|
||||
.select("id, plan_estudio_id, openai_conversation_id, estado")
|
||||
.single();
|
||||
|
||||
if (insErr || !row) {
|
||||
// rollback best-effort
|
||||
try {
|
||||
await openai.conversations.delete(conv.id);
|
||||
} catch (_) {}
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
500,
|
||||
"db_insert_failed",
|
||||
"No se pudo registrar la conversación",
|
||||
insErr,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return withCors(jsonResponse({ conversation_plan: row }, 201));
|
||||
} catch (err) {
|
||||
return withCors(handleErr(err));
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
return new Response(
|
||||
JSON.stringify(data),
|
||||
{ headers: { "Content-Type": "application/json" } },
|
||||
)
|
||||
})
|
||||
/**
|
||||
* GET /conversations/:conversation_plan_id/messages
|
||||
* Lista mensajes (assistant/user) desde OpenAI
|
||||
*/
|
||||
app.get(`${prefix}/conversations/:id/messages`, async (c) => {
|
||||
try {
|
||||
/* const auth = c.req.header("authorization");
|
||||
await requireUser(auth); */
|
||||
|
||||
/* To invoke locally:
|
||||
const conversation_plan_id = c.req.param("id");
|
||||
assertUuid(conversation_plan_id, "conversation_plan_id");
|
||||
|
||||
1. Run `supabase start` (see: https://supabase.com/docs/reference/cli/supabase-start)
|
||||
2. Make an HTTP request:
|
||||
const supabase = getSupabaseServiceClient();
|
||||
const openai = getOpenAI();
|
||||
|
||||
curl -i --location --request POST 'http://127.0.0.1:54321/functions/v1/create-chat-conversation' \
|
||||
--header 'Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJzdXBhYmFzZS1kZW1vIiwicm9sZSI6ImFub24iLCJleHAiOjE5ODM4MTI5OTZ9.CRXP1A7WOeoJeXxjNni43kdQwgnWNReilDMblYTn_I0' \
|
||||
--header 'Content-Type: application/json' \
|
||||
--data '{"name":"Functions"}'
|
||||
const { data: convRow, error } = await supabase
|
||||
.from("conversaciones_plan")
|
||||
.select("openai_conversation_id, estado")
|
||||
.eq("id", conversation_plan_id)
|
||||
.single();
|
||||
|
||||
*/
|
||||
if (error || !convRow) {
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
404,
|
||||
"conversation_not_found",
|
||||
"Conversación no encontrada",
|
||||
error,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
if (convRow.estado === "ARCHIVADA") {
|
||||
// si ya está archivada, devolvemos lo guardado
|
||||
const { data: archived } = await supabase
|
||||
.from("conversaciones_plan")
|
||||
.select("conversacion_json")
|
||||
.eq("id", conversation_plan_id)
|
||||
.single();
|
||||
return withCors(
|
||||
jsonResponse({
|
||||
source: "supabase",
|
||||
items: archived?.conversacion_json ?? null,
|
||||
}),
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const items = await openai.conversations.items.list(
|
||||
convRow.openai_conversation_id,
|
||||
);
|
||||
|
||||
const conversacion = items.data.filter((it: any) =>
|
||||
it.type === "message" && (it.role === "assistant" || it.role === "user")
|
||||
).map((it: any) => ({
|
||||
role: it.role,
|
||||
content: it.content.map((c: any) => c.text).join(""),
|
||||
}));
|
||||
|
||||
return withCors(jsonResponse({ source: "openai", items: conversacion }));
|
||||
} catch (err) {
|
||||
return withCors(handleErr(err));
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* POST /conversations/:conversation_plan_id/messages
|
||||
* Agrega mensaje y opcionalmente solicita respuesta estructurada (json_schema)
|
||||
*/
|
||||
app.post(`${prefix}/conversations/:id/messages`, async (c) => {
|
||||
try {
|
||||
/* const auth = c.req.header("authorization");
|
||||
const user = await requireUser(auth); */
|
||||
|
||||
const conversation_plan_id = c.req.param("id");
|
||||
assertUuid(conversation_plan_id, "conversation_plan_id");
|
||||
|
||||
const body = (await c.req.json().catch(() => ({}))) as Partial<
|
||||
AddMessageBody
|
||||
>;
|
||||
if (!body.content || typeof body.content !== "string") {
|
||||
throw new HttpError(400, "bad_input", "content es requerido");
|
||||
}
|
||||
|
||||
const supabase = getSupabaseServiceClient();
|
||||
const openai = getOpenAI();
|
||||
|
||||
// Traer conversacion + plan + estructura
|
||||
const { data: row, error } = await supabase
|
||||
.from("conversaciones_plan")
|
||||
.select(
|
||||
"id, openai_conversation_id, plan_estudio_id, estado, planes_estudio(*, estructuras_plan(definicion))",
|
||||
)
|
||||
.eq("id", conversation_plan_id)
|
||||
.single();
|
||||
|
||||
if (error || !row) {
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
404,
|
||||
"conversation_not_found",
|
||||
"Conversación no encontrada",
|
||||
error,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
if (row.estado === "ARCHIVADA") {
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
409,
|
||||
"already_archived",
|
||||
"La conversación ya está archivada",
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
const plan = (row as any).planes_estudio;
|
||||
const definicion = plan?.estructuras_plan?.definicion;
|
||||
|
||||
// Si NO hay schema o no piden campos: solo agregamos mensaje y regresamos ok
|
||||
const wantsStructured = !!definicion;
|
||||
|
||||
if (!wantsStructured) {
|
||||
await openai.responses.create({
|
||||
conversation: row.openai_conversation_id,
|
||||
model: "gpt-5-nano",
|
||||
input: [
|
||||
{
|
||||
role: "system",
|
||||
content: `Este es el plan de estudios actual ${
|
||||
JSON.stringify(plan)
|
||||
}. Si te hacen una pregunta que no tiene nada que ver con el plan de estudio, responde con un refusal.`,
|
||||
},
|
||||
{ role: "user", content: body.content },
|
||||
],
|
||||
metadata: {
|
||||
usuario: /* user.email ?? user.id ??*/ "unknown",
|
||||
plan_estudio_id: row.plan_estudio_id,
|
||||
},
|
||||
text: {
|
||||
format: {
|
||||
type: "json_schema",
|
||||
name: "definicion",
|
||||
schema: {
|
||||
// Si no hay schema, igual podemos pedir mejoras estructuradas en un campo libre, pero sin validación estricta
|
||||
type: "object",
|
||||
properties: {
|
||||
"ai-message": {
|
||||
type: "string",
|
||||
description:
|
||||
"Mensaje de la IA para el usuario final basado en la solicitud",
|
||||
examples: [
|
||||
"Excelente, actualmente tu plan de estudio tiene una redacción clara, pero podrías mejorar el perfil de ingreso para hacerlo más atractivo.",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
|
||||
return withCors(jsonResponse({ ok: true }));
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Pedimos respuesta estructurada con responses.create
|
||||
const schema = pickSchemaFields(definicion, body.campos);
|
||||
const planForPrompt = safePlanForPrompt(plan);
|
||||
|
||||
const model = "gpt-5-nano";
|
||||
const prompt = body.user_prompt ?? body.content;
|
||||
|
||||
const resp = await openai.responses.create({
|
||||
conversation: row.openai_conversation_id,
|
||||
model,
|
||||
text: { format: { type: "json_schema", name: "definicion", schema } },
|
||||
metadata: {
|
||||
usuario: /* user.email ?? user.id ??*/ "unknown",
|
||||
plan_estudio_id: row.plan_estudio_id,
|
||||
},
|
||||
input: [
|
||||
{
|
||||
role: "system",
|
||||
content:
|
||||
`Eres un asistente que ayuda a mejorar este plan de estudio: ${
|
||||
JSON.stringify(planForPrompt)
|
||||
}. ` +
|
||||
`Si te hacen una pregunta que no tiene nada que ver con el plan de estudio, responde con un refusal.`,
|
||||
},
|
||||
{ role: "user", content: prompt },
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
let parsed: any = null;
|
||||
try {
|
||||
parsed = JSON.parse(resp.output_text ?? "null");
|
||||
} catch (_) {}
|
||||
|
||||
return withCors(jsonResponse({
|
||||
ok: true,
|
||||
openai_response_id: resp.id,
|
||||
data: parsed,
|
||||
raw: resp.output_text ?? null,
|
||||
}));
|
||||
} catch (err) {
|
||||
return withCors(handleErr(err));
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* DELETE /conversations/:conversation_plan_id/archive
|
||||
* Guarda items en Supabase y elimina la conversación de OpenAI
|
||||
*/
|
||||
app.delete(`${prefix}/conversations/:id/archive`, async (c) => {
|
||||
try {
|
||||
/* const auth = c.req.header("authorization");
|
||||
await requireUser(auth); */
|
||||
|
||||
const conversation_plan_id = c.req.param("id");
|
||||
assertUuid(conversation_plan_id, "conversation_plan_id");
|
||||
|
||||
const supabase = getSupabaseServiceClient();
|
||||
const openai = getOpenAI();
|
||||
|
||||
const { data: row, error } = await supabase
|
||||
.from("conversaciones_plan")
|
||||
.select("id, openai_conversation_id, estado")
|
||||
.eq("id", conversation_plan_id)
|
||||
.single();
|
||||
|
||||
if (error || !row) {
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
404,
|
||||
"conversation_not_found",
|
||||
"Conversación no encontrada",
|
||||
error,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (row.estado === "ARCHIVADA") {
|
||||
return withCors(jsonResponse({ ok: true, already: true }));
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Marcar estado
|
||||
await supabase.from("conversaciones_plan")
|
||||
.update({ estado: "ARCHIVANDO" })
|
||||
.eq("id", conversation_plan_id);
|
||||
|
||||
// Descargar items de OpenAI
|
||||
const items = await openai.conversations.items.list(
|
||||
row.openai_conversation_id,
|
||||
);
|
||||
|
||||
// Guardar y marcar como ARCHIVADA
|
||||
const { error: upErr } = await supabase.from("conversaciones_plan")
|
||||
.update({
|
||||
estado: "ARCHIVADA",
|
||||
conversacion_json: items,
|
||||
})
|
||||
.eq("id", conversation_plan_id);
|
||||
|
||||
if (upErr) {
|
||||
throw new HttpError(
|
||||
500,
|
||||
"archive_save_failed",
|
||||
"No se pudo guardar el archivo en Supabase",
|
||||
upErr,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Borrar conversación en OpenAI (best effort)
|
||||
try {
|
||||
await openai.conversations.delete(row.openai_conversation_id);
|
||||
} catch (delErr) {
|
||||
// Queda archivada en Supabase, pero reportamos warning
|
||||
return withCors(jsonResponse({
|
||||
ok: true,
|
||||
warning: "Archivada en Supabase, pero no se pudo borrar en OpenAI",
|
||||
details: String(delErr),
|
||||
}, 200));
|
||||
}
|
||||
|
||||
return withCors(jsonResponse({ ok: true }));
|
||||
} catch (err) {
|
||||
return withCors(handleErr(err));
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* Unknown routes
|
||||
*/
|
||||
app.all(
|
||||
"*",
|
||||
(c) =>
|
||||
withCors(
|
||||
jsonResponse({
|
||||
error: "not_found",
|
||||
message: `Route ${c.req.url} not found`,
|
||||
}, 404),
|
||||
),
|
||||
);
|
||||
|
||||
function handleErr(err: unknown): Response {
|
||||
if (err instanceof HttpError) {
|
||||
return jsonResponse(
|
||||
{ error: err.code, message: err.message, details: err.details ?? null },
|
||||
err.status,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
console.error("Unhandled error:", err);
|
||||
return jsonResponse(
|
||||
{ error: "internal_error", message: "Unexpected error" },
|
||||
500,
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
Deno.serve(app.fetch);
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,12 @@
|
||||
export const corsHeaders: Record<string, string> = {
|
||||
"access-control-allow-origin": "*",
|
||||
"access-control-allow-headers":
|
||||
"authorization, x-client-info, apikey, content-type",
|
||||
"access-control-allow-methods": "GET,POST,OPTIONS",
|
||||
};
|
||||
|
||||
export function withCors(res: Response) {
|
||||
const h = new Headers(res.headers);
|
||||
for (const [k, v] of Object.entries(corsHeaders)) h.set(k, v);
|
||||
return new Response(res.body, { status: res.status, headers: h });
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
export function mustGetEnv(name: string): string {
|
||||
const v = Deno.env.get(name);
|
||||
if (!v) throw new Error(`Missing env var: ${name}`);
|
||||
return v;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function getEnv(name: string, fallback?: string): string | undefined {
|
||||
return Deno.env.get(name) ?? fallback;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
export class HttpError extends Error {
|
||||
status: number;
|
||||
code: string;
|
||||
details?: unknown;
|
||||
|
||||
constructor(
|
||||
status: number,
|
||||
code: string,
|
||||
message: string,
|
||||
details?: unknown,
|
||||
) {
|
||||
super(message);
|
||||
this.status = status;
|
||||
this.code = code;
|
||||
this.details = details;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function jsonResponse(
|
||||
body: unknown,
|
||||
status = 200,
|
||||
headers: HeadersInit = {},
|
||||
) {
|
||||
return new Response(JSON.stringify(body), {
|
||||
status,
|
||||
headers: {
|
||||
"content-type": "application/json; charset=utf-8",
|
||||
...headers,
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
import OpenAI from "npm:openai@6.16.0";
|
||||
import { mustGetEnv } from "./env.ts";
|
||||
|
||||
export function getOpenAI() {
|
||||
// OpenAI lib toma OPENAI_API_KEY de env automáticamente,
|
||||
// pero lo validamos para fallar rápido:
|
||||
mustGetEnv("OPENAI_API_KEY");
|
||||
return new OpenAI();
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,57 @@
|
||||
import { HttpError } from "./errors.ts";
|
||||
|
||||
export function pickSchemaFields(
|
||||
definicion: any,
|
||||
campos?: string[],
|
||||
) {
|
||||
if (!definicion || definicion.type !== "object" || !definicion.properties) {
|
||||
return definicion;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const extra = {
|
||||
properties: {
|
||||
"ai-message": {
|
||||
type: "string",
|
||||
description:
|
||||
"Mensaje breve para el usuario final confirmando qué se mejoró y qué se hizo.",
|
||||
examples: [
|
||||
"Listo: mejoré la redacción del perfil de ingreso y propuse un tema de investigación alineado al plan.",
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
};
|
||||
|
||||
let out = structuredClone(definicion);
|
||||
|
||||
// Si piden campos, filtramos propiedades/required a esos campos
|
||||
if (Array.isArray(campos) && campos.length > 0) {
|
||||
const entries = Object.entries(out.properties).filter(([k]) =>
|
||||
campos.includes(k)
|
||||
);
|
||||
out.properties = Object.fromEntries(entries);
|
||||
if (Array.isArray(out.required)) {
|
||||
out.required = out.required.filter((k: string) => campos.includes(k));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Siempre agregamos ai-message
|
||||
out.properties = { ...out.properties, ...extra.properties };
|
||||
out.required = Array.isArray(out.required)
|
||||
? [...new Set([...out.required, ...Object.keys(extra.properties)])]
|
||||
: Object.keys(extra.properties);
|
||||
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function safePlanForPrompt(plan: any) {
|
||||
const copy = structuredClone(plan);
|
||||
if (copy?.estructuras_plan) delete copy.estructuras_plan;
|
||||
return copy;
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function assertUuid(v: string, name: string) {
|
||||
// validación ligera
|
||||
if (!v || typeof v !== "string" || v.length < 10) {
|
||||
throw new HttpError(400, "bad_input", `Invalid ${name}`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,30 @@
|
||||
import { createClient } from "jsr:@supabase/supabase-js";
|
||||
import { mustGetEnv } from "./env.ts";
|
||||
import { HttpError } from "./errors.ts";
|
||||
|
||||
export function getSupabaseServiceClient() {
|
||||
const url = mustGetEnv("SUPABASE_URL");
|
||||
const key = mustGetEnv("SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY");
|
||||
return createClient(url, key, { auth: { persistSession: false } });
|
||||
}
|
||||
|
||||
export function getSupabaseAnonClient(authHeader?: string) {
|
||||
const url = mustGetEnv("SUPABASE_URL");
|
||||
const key = mustGetEnv("SUPABASE_ANON_KEY");
|
||||
return createClient(url, key, {
|
||||
auth: { persistSession: false },
|
||||
global: authHeader ? { headers: { Authorization: authHeader } } : undefined,
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
export async function requireUser(authHeader?: string) {
|
||||
if (!authHeader) {
|
||||
throw new HttpError(401, "missing_auth", "Missing Authorization header");
|
||||
}
|
||||
const anon = getSupabaseAnonClient(authHeader);
|
||||
const { data, error } = await anon.auth.getUser();
|
||||
if (error || !data?.user) {
|
||||
throw new HttpError(401, "invalid_auth", "Invalid or expired token", error);
|
||||
}
|
||||
return data.user;
|
||||
}
|
||||
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