Contexto y Objetivo del Proyecto

El proyecto en el que hemos estado trabajando tiene como objetivo procesar, analizar y almacenar noticias mediante un flujo de trabajo automatizado, utilizando tecnologías como Django, Keras/TensorFlow, Elasticsearch, y Flask. Este flujo incluye la ingesta de noticias, su procesamiento mediante un modelo de aprendizaje automático, y el almacenamiento de las relaciones encontradas entre las noticias en Elasticsearch, todo para ser posteriormente visualizado y consultado a través de un servidor Express con ForceGraph3D.
Pasos Clave Desarrollados

    Configuración del Entorno de Desarrollo:
        Entorno Virtual: Configuración de un entorno virtual utilizando venv para aislar las dependencias del proyecto.
        Instalación de Dependencias: Instalación de las bibliotecas necesarias como transformers, pandas, tensorflow, elasticsearch, entre otras, para poder desarrollar y ejecutar los scripts.

    Scripts Desarrollados:

        entrada.py:
            Funcionalidad: Permite la entrada manual de noticias, guarda cada noticia en un archivo .txt.
            Mejora: Se integró una función de preprocesamiento para limpiar las noticias (eliminar puntuación, convertir a minúsculas, eliminar stopwords) antes de guardarlas.

        procesador_txt.py:
            Funcionalidad: Preprocesa y tokeniza los textos usando NLTK y el tokenizador BERT en español.
            Mejora: Procesa todos los archivos .txt en un directorio y guarda los textos tokenizados en un archivo CSV, manejando errores como la falta de archivos para procesar.

        train_model.py:
            Funcionalidad: Define y entrena un modelo de red neuronal con Keras utilizando los datos tokenizados guardados en un CSV.
            Mejora: Se añadió manejo de errores para problemas con los datos de entrada, y se aseguraron las longitudes de las secuencias para un entrenamiento adecuado.

        guardar_datos.py:
            Funcionalidad: Calcula las relaciones entre las noticias basadas en la similitud de sus representaciones incrustadas, y guarda estas relaciones en Elasticsearch.
            Mejora: Manejo de errores para problemas de conexión con Elasticsearch y otros posibles problemas durante la ejecución.

        run_all.py:
            Funcionalidad: Orquesta la ejecución de los otros scripts en un orden secuencial, con manejo de errores en cada paso.
            Mejora: Incluye capturas de excepciones detalladas para cada parte del flujo, asegurando que los errores sean reportados adecuadamente.

    Estructura del Proyecto:
        Se sugirió y documentó una estructura organizada para el proyecto que incluye directorios para los scripts (KERAS/), modelos (TENSOR_FLOW/models/), datos (DATA/), y configuraciones (flask_api/, elasticsearch-7.15.0/).

    Automatización del Flujo de Trabajo:
        Automatización: Se desarrolló run_all.py como un script maestro que ejecuta todos los otros scripts de manera secuencial.
        Pruebas: Se realizaron pruebas para asegurarse de que cada paso del proceso funcione correctamente y con un manejo de errores robusto.

    Integración y Pruebas:
        Se probaron las funcionalidades principales del flujo de trabajo, desde la ingesta y procesamiento de noticias hasta el almacenamiento de los resultados en Elasticsearch.

Resumen de los Scripts

entrada.py:

    Propósito: Entrada manual de noticias y preprocesamiento.
    Funciones Principales:
        guardar_noticia(noticia, nombre_archivo): Guarda la noticia en un archivo .txt.
        limpiar_noticia(noticia): Realiza el preprocesamiento de la noticia.
        main(): Orquesta la entrada y guardado de noticias.

procesador_txt.py:

    Propósito: Preprocesamiento y tokenización de noticias.
    Funciones Principales:
        tokenize_file(filename): Tokeniza un archivo de texto usando BERT.
        tokenize_all_files_in_directory(directory_path): Procesa todos los archivos .txt en un directorio.
        save_tokenized_texts_to_csv(tokenized_texts, output_file): Guarda los textos tokenizados en un archivo CSV.
        main(): Orquesta el proceso de tokenización y guardado en CSV.

train_model.py:

    Propósito: Entrenamiento del modelo de red neuronal.
    Funciones Principales:
        Cargar datos tokenizados desde un CSV.
        Definir, compilar y entrenar el modelo con Keras.
        Guardar el modelo entrenado.

guardar_datos.py:

    Propósito: Calcular similitudes entre noticias y guardarlas en Elasticsearch.
    Funciones Principales:
        Cargar el modelo entrenado y los datos.
        Calcular similitudes utilizando cosine_similarity.
        Guardar los resultados en Elasticsearch.

run_all.py:

    Propósito: Orquestar todo el flujo de trabajo.
    Funciones Principales:
        Ejecutar secuencialmente los scripts anteriores.
        Manejar errores y excepciones en cada paso.

Próximos Pasos

    Continuar con las Pruebas:
        Asegurarse de que todos los pasos se ejecutan correctamente, especialmente la integración final con Elasticsearch.

    Documentación:
        Documentar todo el flujo de trabajo, incluyendo instrucciones de uso, configuraciones necesarias y posibles errores.

    Despliegue en Producción:
        Preparar el proyecto para su despliegue en un entorno de producción, incluyendo la configuración del servidor Flask/Express, la base de datos en Elasticsearch y las conexiones necesarias.

    Visualización con ForceGraph3D:
        Implementar la integración con ForceGraph3D en el servidor Express para visualizar las relaciones entre las noticias almacenadas en Elasticsearch.