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🧠 RAG Agentic Cliente

Este proyecto implementa un frontend para un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizando agentes inteligentes, un LLM local con LM Studio, y exposición pública opcional mediante Ngrok.
La interfaz gráfica se construye con Streamlit.

📦 Requisitos

Asegúrate de tener instalados los siguientes componentes:

  • ✅ Python 3.10+ o 3.12+
  • ✅ pip, venv, uvicorn

⚙️ Instalación de dependencias

Desde la carpeta raíz del proyecto (rag_agentic_client):

# Crear y activar entorno virtual
python -m venv env
source env/bin/activate   # En Windows: env\Scripts\activate

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

🚀 Ejecutar el frontend

Dirígete a la carpeta client.

Elige el tipo de frontend que deseas correr:

Agentic RAG

streamlit run app_agent.py

Vanilla RAG

streamlit run app_rag.py

✅ ¡Listo!

Tu frontend estará disponible en el navegador en:

http://localhost:8501