🧠 TRAINING.IA

Aprende, Interactúa y Domina la IA Generativa. Una aplicación multiplataforma diseñada para desmitificar la Inteligencia Artificial mediante educación interactiva y experimentación práctica.

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📖 Descripción del Proyecto

TRAINING.IA no es solo un chatbot; es una herramienta educativa integral. Nace de la necesidad de divulgar y enseñar el funcionamiento de las IAs generativas, promoviendo un uso seguro, eficiente y ético.

La aplicación combina un Chat Avanzado (con soporte para múltiples modelos) con un Módulo de Aprendizaje Estructurado, permitiendo a usuarios sin experiencia técnica comprender conceptos complejos como el prompting, la alucinación de la IA y el ajuste de contextos.

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✨ Características Principales

🔋 IA Local "Zero-Config"

• Instalación Automática: La app detecta si tu sistema necesita Ollama y lo instala automáticamente (Windows, macOS, Linux).
• Gestión de Modelos UI: Descarga, actualiza y elimina modelos (como Phi-3, Mistral, Llama 3) directamente desde la interfaz de la aplicación.
• Privacidad Total: Ejecuta la IA en tu dispositivo sin enviar datos a la nube.

🎓 Módulos de Aprendizaje Interactivo

Un recorrido educativo gamificado dividido en 5 niveles esenciales:

1. ¿Cómo funciona la IA?: Fundamentos de las IAs Generativas.
2. El arte del prompting: Técnicas para comunicarse efectivamente.
3. Evaluar & Iterar: Metodologías para refinar resultados.
4. Prompts avanzados: Trucos de expertos y contextos complejos.
5. Ética y buenas prácticas: Uso responsable, limitaciones y seguridad.

💬 Chat Multi-Modelo

Interfaz de chat unificada capaz de conectarse con diversos proveedores:

• Nube: Google Gemini (Google AI Studio) y OpenAI (ChatGPT).
• Local (On-Device): Ejecución de modelos privados gestionados directamente por la app usando Ollama, sin necesidad de internet una vez instalados.
• Servidor Privado: Conexión a instancias remotas de Ollama (ej. Ubuntu Server vía Tailscale).

🛠️ Herramientas de Productividad

• Gestor de Comandos: Crea, organiza y reutiliza tus propios prompts y plantillas en carpetas personalizadas.
• Historial Local: Las conversaciones se guardan localmente en formato JSON y están encriptadas para mayor privacidad.
• Sincronización: (En desarrollo) Sincronización de progreso y comandos mediante Firebase.

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🚀 Tecnologías y Arquitectura

El proyecto sigue una arquitectura limpia (Clean Architecture) para garantizar escalabilidad y mantenibilidad.

• Framework: Flutter (Dart)
• Gestión de Estado: Provider
• Inyección de Dependencias: GetIt
• Backend / Auth: Firebase Auth & Firestore
• IA Local: Integración nativa con Ollama
• Almacenamiento Seguro: Flutter Secure Storage & Shared Preferences
• Encriptación: Paquete encrypt para proteger el historial de chat.

Estructura del Proyecto (lib/)

• core/: Configuraciones globales, constantes y utilidades.
• features/: Módulos funcionales desacoplados:
  • auth/: Autenticación de usuarios.
  • chat/: Lógica del chatbot, integración con APIs (Gemini, OpenAI, Ollama).
  • commands/: Gestión de comandos y carpetas de usuario.
  • learning/: Lógica y UI de los módulos educativos.
  • settings/: Gestión de API Keys y configuración de modelos.
  • menu/: Menú principal y navegación.

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⚙️ Instalación y Configuración

Prerrequisitos

• Flutter SDK (3.9.2 o superior)
• Git
• (Opcional) Claves API de Google Gemini o OpenAI si deseas usar modelos en la nube. Para uso local no se requiere nada extra.

Pasos para ejecutar

1. Clonar el repositorio:

   git clone [https://github.com/Xadow0/chatbot_flutter.git](https://github.com/xadow0/chatbot_flutter.git)
   cd chatbot_flutter

2. Instalar dependencias:

   flutter pub get

3. Configurar Variables de Entorno (.env): Crea un archivo .env en la raíz del proyecto (basado en el ejemplo si existe) para tus claves de API:

   GEMINI_API_KEY=tu_clave_aqui
   OPENAI_API_KEY=tu_clave_aqui

4. Ejecutar la aplicación:

   • Escritorio (Windows/Linux/macOS):

     flutter run -d windows  # o linux, macos

   • Móvil (Android):

     flutter run

5. Para compilar el ejecutable final (Windows, .exe)

   $ flutter build windows --release

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🧠 Uso de Modelos Locales

TRAINING.IA hace que la IA local sea accesible para todos.

1. Al abrir la aplicación, dirígete al chat y selecciona el proveedor "Modelo Local".
2. Si es la primera vez, la aplicación te guiará automáticamente para:
   • Instalar los componentes necesarios en tu sistema.
   • Descargar un modelo optimizado (por defecto phi-3-mini).
3. ¡Listo! Ya puedes chatear con la IA sin conexión a internet.

Puedes gestionar tus modelos descargados en Ajustes > Gestión de Modelos Locales.

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💾 Gestión del Historial de Conversaciones

Cada conversación se guarda automáticamente como un fichero .json de forma local, con la fecha y hora de la conversación, en la siguiente ruta:

Application/Documents/conversations/

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🤝 Contribución

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas mejorar los módulos de aprendizaje o añadir soporte para nuevos proveedores de IA:

1. Haz un Fork del proyecto.
2. Crea una rama para tu característica (git checkout -b feature/NuevaCaracteristica).
3. Haz Commit de tus cambios (git commit -m 'Añadir nueva característica').
4. Haz Push a la rama (git push origin feature/NuevaCaracteristica).
5. Abre un Pull Request.

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📄 License

This educational project is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

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© 2026 Leonardo Sánchez Ferrer

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