Primera version de chunkeo completo crud

backend/app/utils/chunking/gemini_client.py

@@ -0,0 +1,91 @@
+"""
+Cliente para interactuar con Gemini (Google Vertex AI).
+Usado para procesamiento inteligente de chunks con LLM.
+"""
+import logging
+import os
+import google.oauth2.service_account as sa
+import vertexai.generative_models as gm
+import vertexai
+from ...core.config import settings
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class GeminiClient:
+    """Cliente para generar contenido usando Gemini via Vertex AI"""
+
+    def __init__(
+        self,
+        account_file: str | None = None,
+        project: str | None = None,
+        model: str | None = None
+    ) -> None:
+        """
+        Inicializa el cliente de Gemini.
+
+        Args:
+            account_file: Ruta al archivo de credenciales de servicio (default: desde settings)
+            project: ID del proyecto de Google Cloud (default: desde settings)
+            model: Modelo de Gemini a usar (default: desde settings)
+        """
+        # Usar configuración de settings si no se proporciona
+        account_file = account_file or settings.GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
+        project = project or settings.GOOGLE_CLOUD_PROJECT
+        model = model or settings.GEMINI_MODEL
+
+        try:
+            # Cargar credenciales desde archivo
+            credentials = sa.Credentials.from_service_account_file(account_file)
+
+            # Inicializar Vertex AI
+            vertexai.init(
+                project=project,
+                credentials=credentials,
+                location=settings.GOOGLE_CLOUD_LOCATION
+            )
+
+            # Inicializar modelo
+            self.model = gm.GenerativeModel(model)
+            logger.info(f"GeminiClient inicializado con modelo {model}")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error inicializando GeminiClient: {e}")
+            raise
+
+    def generate_content(self, prompt: str) -> str:
+        """
+        Genera contenido usando Gemini.
+
+        Args:
+            prompt: Prompt para el modelo
+
+        Returns:
+            Texto generado por el modelo
+
+        Raises:
+            Exception: Si hay error en la generación
+        """
+        try:
+            response = self.model.generate_content(prompt)
+            return response.text
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error en Gemini: {e}")
+            return ""
+
+
+# Instancia global singleton
+_gemini_client: GeminiClient | None = None
+
+
+def get_gemini_client() -> GeminiClient:
+    """
+    Obtiene la instancia singleton del cliente de Gemini.
+
+    Returns:
+        Instancia de GeminiClient
+    """
+    global _gemini_client
+    if _gemini_client is None:
+        _gemini_client = GeminiClient()
+    return _gemini_client