🤖 AI Video Tutor

Un proyecto de tutoría impulsado por IA que utiliza avatares de video generados en tiempo real para crear experiencias de aprendizaje interactivas y personalizadas. Este repositorio contiene dos implementaciones: un tutor de video basado en scripts y un tutor de conversación en vivo.

✨ Características Principales

• Tutor Basado en Scripts (simple.py):
  • Haz una pregunta en lenguaje natural.
  • El sistema utiliza GPT-4o para generar una respuesta de tutoría detallada.
  • La respuesta se convierte en un video de un avatar digital que explica el concepto.
• Tutor en Vivo (live.py):
  • Inicia una videollamada interactiva en tiempo real con un tutor de IA.
  • Proporciona un contexto inicial a la conversación (por ejemplo, "Estamos estudiando ecuaciones cuadráticas").
  • El avatar de IA conversará contigo, recordando el contexto de la sesión actual.

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🛠️ Arquitectura y Pila Tecnológica

Este proyecto integra un backend de Python con APIs de vanguardia para la generación de contenido y video.

• Backend: Python con el micro-framework Flask.
• APIs Externas:
  • OpenAI API: Se utiliza el modelo gpt-4o para la generación de respuestas inteligentes y guiones de tutoría.
  • Tavus API: Se utiliza para la generación de los avatares de video.
    • En simple.py, para crear videos a partir de un script.
    • En live.py, para alojar las conversaciones de video interactivas en tiempo real.
• Frontend: HTML simple renderizado directamente desde Flask con render_template_string.
• Manejo de Dependencias: pip y requirements.txt.
• Configuración: Variables de entorno gestionadas con python-dotenv (.env).

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⚙️ Instalación y Configuración Local

Sigue estos pasos para ejecutar el proyecto en tu máquina local.

1. Clona el Repositorio

git clone <URL_DEL_REPOSITORIO>
cd <NOMBRE_DEL_DIRECTORIO>

2. Crea y Activa un Entorno Virtual

# Para Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# Para macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Instala las Dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configura tus Variables de Entorno

Crea un archivo llamado .env en la raíz del proyecto y añade las siguientes claves. Reemplaza los valores de ejemplo con tus credenciales reales.

TAVUS_API_KEY=tu_clave_de_api_de_tavus
OPENAI_API_KEY=tu_clave_de_api_de_openai
PERSONA_ID=tu_id_de_persona_de_tavus
REPLICA_ID=tu_id_de_replica_de_tavus

Para crear tus propios Persona ID y Replica ID (Clones y Avatares) en Tavus, puedes seguir este video tutorial:

[![Tutorial de Tavus: Crear Clones y Avatares](https://www.youtube.com/watch?v=IcEs212oHRA&t=20s)

🚀 Uso

El proyecto tiene dos puntos de entrada. Puedes ejecutarlos en terminales separadas.

Para el Tutor Basado en Scripts:

python simple.py

Abre tu navegador y ve a http://127.0.0.1:5001.

Para el Tutor en Vivo:

python live.py

Abre tu navegador y ve a http://127.0.0.1:5002.

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📂 Estructura del Proyecto

.
├── .env          # Archivo para las claves de API y configuración
├── live.py       # Aplicación Flask para el tutor en vivo
├── simple.py     # Aplicación Flask para el tutor basado en scripts
├── requirements.txt # Dependencias de Python
└── README.md     # Este archivo

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💡 Potencial y Usos en la Industria

La tecnología de avatares de IA conversacionales tiene un vasto potencial en múltiples sectores:

• Educación y EdTech:

  • Tutoría Personalizada 24/7: Ofrecer ayuda escalable a estudiantes en cualquier materia.
  • Aprendizaje de Idiomas: Compañeros de conversación con paciencia infinita.
  • Preparación de Exámenes: Simulacros de entrevistas o exámenes orales.

• Capacitación Corporativa y RRHH:

  • Onboarding de Empleados: Guías interactivas sobre la cultura y procesos de la empresa.
  • Desarrollo de Habilidades (Soft Skills): Práctica de negociación, liderazgo o presentaciones.
  • Entrenamiento de Cumplimiento Normativo: Módulos interactivos y atractivos.

• Salud y Bienestar:

  • Educación del Paciente: Explicar diagnósticos o tratamientos de forma clara y visual.
  • Asistentes de Terapia Cognitiva: Realizar ejercicios guiados.

• Ventas y Marketing:

  • Demostraciones de Productos Personalizadas: Un avatar puede guiar a un cliente potencial a través de un producto.
  • Cualificación de Leads: Avatares en sitios web que interactúan con visitantes para calificarlos como clientes potenciales.

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👨‍💻 Autor y Contacto

Este proyecto fue desarrollado por Edwin Quintero Alzate.

• Perfil Profesional: Ingeniero Industrial, Especialista en Big Data y Business Intelligence, y Data Engineer.
• LinkedIn: linkedin.com/in/edwinquintero0329
• GitHub: github.com/Edwin1719
• Email: databiq29@gmail.com

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🔮 Futuras Mejoras

• Unificar Aplicaciones: Combinar simple.py y live.py en una sola aplicación Flask con un menú de selección.
• Análisis de Transcripciones: Implementar un webhook para recibir las transcripciones de las conversaciones de Tavus y realizar análisis de calidad.
• Gestión de Usuarios: Añadir un sistema simple de usuarios para guardar el historial de videos generados.
• UI/UX Mejorada: Implementar un framework como Bootstrap o Tailwind CSS para una interfaz más pulida.