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║          ✅ PROYECTO PIPELINE COPIADO EXITOSAMENTE            ║
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📁 UBICACIÓN: /home/coder/sigma-chat/pipeline

📊 ESTADÍSTICAS:
   • Tamaño total: ~400KB
   • Archivos Python: 33
   • Packages: 7
   • Apps: 1
   • Archivos de documentación: 5

📦 PACKAGES INCLUIDOS:
   ✅ chunker         - 3 estrategias de chunking
   ✅ embedder        - Generación de embeddings (Vertex AI)
   ✅ file-storage    - Almacenamiento en GCS
   ✅ vector-search   - Índices vectoriales (Vertex AI)
   ✅ llm             - Cliente para Gemini/Vertex AI
   ✅ document-converter - Conversión PDF → Markdown
   ✅ utils           - Utilidades varias

🎯 APPS INCLUIDAS:
   ✅ index-gen       - Pipeline completo KFP

📚 DOCUMENTACIÓN:
   ✅ 00_START_HERE.md    - Punto de inicio rápido
   ✅ QUICKSTART.md       - Guía rápida con ejemplos
   ✅ README.md           - Documentación completa
   ✅ STRUCTURE.md        - Estructura detallada
   ✅ config.example.yaml - Plantilla de configuración

⚙️  ARCHIVOS DE CONFIGURACIÓN:
   ✅ pyproject.toml      - Dependencias y scripts CLI
   ✅ config.yaml         - Configuración de GCP
   ✅ .python-version     - Python 3.12
   ✅ .gitignore          - Exclusiones de git

🚀 PRÓXIMOS PASOS:

1. Subir a GCP Workbench:
   • Comprimir: tar -czf pipeline.tar.gz pipeline/
   • Subir a Workbench
   • Descomprimir: tar -xzf pipeline.tar.gz

2. Instalar dependencias:
   cd ~/pipeline
   uv sync

3. Configurar:
   nano config.yaml
   # Editar: project_id, location, bucket

4. Probar:
   echo "Texto de prueba" > test.txt
   recursive-chunker test.txt output/

📖 LEER PRIMERO:
   cat 00_START_HERE.md

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✨ TODO LISTO PARA USAR EN GCP WORKBENCH ✨

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