mejora en el modelo de traduccion

2026-04-04 03:17:37 +02:00 · 2026-04-04 03:17:37 +02:00 · ecd7a3cdf8
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--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -12,6 +12,10 @@ RSS2 es una plataforma avanzada de agregación, traducción, análisis y vectori
 *   **Traducción Neuronal de Alta Calidad**: Integración de NLLB-200 (vía CTranslate2) para traducir noticias de múltiples idiomas al español con precisión profesional.
 *   **Inteligencia de Entidades (NER)**: Extracción y normalización automática de Personas, Organizaciones y Lugares para análisis de tendencias y mapeo de relaciones.
 *   **Búsqueda de Noticias Relacionadas**: Algoritmos de similitud que agrupan noticias sobre el mismo tema automáticamente.
+*   **Detección de Idioma**: Identificación automática del idioma de origen para routing correcto a traducción.
+*   **Clustering de Noticias**: Agrupación automática de noticias relacionadas en eventos mediante embeddings.
+*   **Remote Workers GPU**: Workers de traducción GPUremotos conectados vía WebSocket para procesamiento distribuido.
+*   **Backup Automatizado**: Exportación completa de la base de datos en SQL o ZIP.

 ---

@ -22,14 +26,14 @@ El sistema se orquestra mediante Docker Compose y se divide en capas especializa
 ### Capa de Acceso y API
 | Servicio | Tecnología | Descripción |
 |---------|------------|-------------|
-| **`nginx`** | Nginx Alpine | Gateway y Proxy Inverso (Puerto **8001**). |
+| **`nginx`** | Nginx Alpine | Gateway y Proxy Inverso (Puerto **8888**). |
 | **`rss2_frontend`** | React + Vite | Interfaz web de usuario moderna y responsiva. |
 | **`backend-go`** | Go + Gin | API REST principal y gestión de lógica de negocio. |

 ### Ingesta y Descubrimiento (Go)
 | Servicio | Tecnología | Descripción |
 |---------|------------|-------------|
-| **`rss-ingestor-go`** | Go | Crawler de alto rendimiento para feeds RSS. |
+| **`rss-ingestor-go`** | Go | Crawler de alto rendimiento para feeds RSS (100 workers). |
 | **`scraper`** | Go | Scraper profundo con sanitización de HTML y extracción de texto. |
 | **`discovery`** | Go | Agente autónomo para descubrir nuevos feeds a partir de URLs. |

@ -37,13 +41,18 @@ El sistema se orquestra mediante Docker Compose y se divide en capas especializa
 | Servicio | Tecnología | Descripción |
 |---------|------------|-------------|
 | **`translator`** | NLLB-200 (CPU) | Traducción neuronal optimizada con CTranslate2. |
-| **`translator-gpu`**| NLLB-200 (GPU) | Traducción acelerada por hardware (CUDA). |
-| **`wiki-worker`** | Go | **[NUEVO]** Integración con Wikipedia y gestión de imágenes locales. |
-| **`embeddings`** | S-Transformers | Generación de vectores para búsqueda semántica. |
-| **`ner`** | Spacy / BERT | Reconocimiento de entidades nombradas (NER). |
-| **`llm-categorizer`**| Ollama / Mistral | Clasificación avanzada mediante modelos de lenguaje. |
+| **`translator-gpu`** | NLLB-200 (GPU) | Traducción acelerada por hardware (CUDA). |
+| **`remote-translator`** | WebSocket | Worker GPU remoto (conexión vía ws://backend-go:8080/ws/worker). |
+| **`wiki-worker`** | Go | Integración con Wikipedia y gestión de imágenes locales. |
+| **`embeddings`** | S-Transformers | Generación de vectores para búsqueda semántica (paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2). |
+| **`ner`** | Spacy / es_core_news_lg | Reconocimiento de entidades nombradas (NER). |
+| **`llm-categorizer`** | Ollama / Mistral | Clasificación avanzada mediante modelos de lenguaje. |
 | **`topics`** | Go | Matcher automático de países y temas predefinidos. |
-| **`related`** | Go | Motor de detección de noticias relacionadas. |
+| **`related`** | Go | Motor de detección de noticias relacionadas (similitud coseno). |
+| **`qdrant-worker`** | Go | Vectorización y búsqueda semántica con Qdrant + Ollama. |
+| **`cluster`** | Python | Agrupación de noticias por eventos. |
+| **`langdetect`** | Python | Detección de idioma para routing de traducciones. |
+| **`translation-scheduler`** | Python | Creador de tareas de traducción. |

 ### Capa de Almacenamiento
 | Servicio | Tecnología | Descripción |
@ -52,6 +61,90 @@ El sistema se orquestra mediante Docker Compose y se divide en capas especializa
 | **`qdrant`** | Qdrant | Base de datos vectorial para búsqueda por similitud. |
 | **`redis`** | Redis 7 | Colas de mensajes y caché de alto desempeño. |

+### Monitoreo
+| Servicio | Tecnología | Descripción |
+|---------|------------|-------------|
+| **`prometheus`** | Prometheus | Métricas del sistema. |
+| **`grafana`** | Grafana | Dashboard (puerto **3001**). |
+| **`cadvisor`** | cAdvisor | Monitoreo Docker. |
+
+---
+
+## 📊 Endpoints de API
+
+### News
+- `GET /api/news` - Listar noticias (paginado, filtros: q, category_id, country_id, translated_only)
+- `GET /api/news/:id` - Ver noticia con entidades (incluye Wikipedia enrichment)
+- `DELETE /api/news/:id` - Eliminar noticia (admin)
+
+### Feeds
+- `GET /api/feeds` - Listar feeds
+- `POST /api/feeds` - Crear feed (auth requerido)
+- `PUT /api/feeds/:id` - Actualizar feed (auth requerido)
+- `DELETE /api/feeds/:id` - Eliminar feed (auth requerido)
+- `POST /api/feeds/:id/toggle` - Activar/desactivar feed
+- `POST /api/feeds/:id/reactivate` - Reactivar feed
+
+### Search
+- `GET /api/search?q=...` - Búsqueda texto (filtros: lang, categoria_id, pais_id)
+- `GET /api/search?q=...&semantic=true` - Búsqueda semántica con Qdrant
+
+### Entities
+- `GET /api/entities?tipo=persona|organizacion|lugar` - Listar entidades (con aliasing)
+
+### Admin
+- `GET /api/admin/backup` - Backup SQL completo (descargable)
+- `GET /api/admin/backup/news` - Backup noticias (ZIP)
+- `GET /api/admin/users` - Listar usuarios
+- `POST /api/admin/users/:id/promote` - Promover a admin
+- `POST /api/admin/users/:id/demote` - Quitar admin
+- `POST /api/admin/reset-db` - Resetear base de datos
+- `POST /api/admin/aliases` - Crear alias de entidad
+- `GET /api/admin/aliases/export` - Exportar aliases (CSV)
+- `POST /api/admin/aliases/import` - Importar aliases (CSV)
+- `POST /api/admin/entities/retype` - Cambiar tipo de entidad
+- `POST /api/admin/workers/config` - Configurar workers (type, workers)
+- `POST /api/admin/workers/start` - Iniciar workers traducción
+- `POST /api/admin/workers/stop` - Detener workers traducción
+- `GET /api/admin/workers/status` - Estado de workers
+- `GET /api/admin/workers/remote` - Listar remote workers
+- `POST /api/admin/workers/remote` - Crear remote worker
+- `DELETE /api/admin/workers/remote/:id` - Eliminar remote worker
+
+### Auth
+- `POST /api/auth/login` - Iniciar sesión
+- `POST /api/auth/register` - Registrarse
+- `GET /api/auth/me` - Usuario actual (auth requerido)
+- `GET /api/auth/check-first-user` - Verificar si existe primer usuario
+
+### Stats
+- `GET /api/stats` - Estadísticas globales (total news, feeds, users, hoy/semana/mes)
+- `GET /api/categories` - Listar categorías
+- `GET /api/countries` - Listar países con continentes
+
+### WebSocket
+- `GET /ws/worker` - Conexión de remote workers (protocolo de autenticación con API key)
+
+---
+
+## 🗄️ Esquema de Base de Datos (Tablas Principales)
+
+- **noticias**: Artículos RSS (titulo, resumen, url, feed_id, categoria_id, pais_id, lang)
+- **feeds**: Fuentes RSS (nombre, url, activo, ultimo_fetch)
+- **traducciones**: Traducciones (noticia_id, lang_from, lang_to, titulo_trad, resumen_trad, status, vectorized)
+- **tags**: Entidades (valor, tipo: persona/organizacion/lugar/tema, wiki_summary, wiki_url, image_path)
+- **tags_noticia**: Relación noticia-tag (traduccion_id, noticia_id, tag_id)
+- **entity_aliases**: Alias de entidades (canonical_name, alias, tipo)
+- **categorias**: Categorías de noticias
+- **paises**: Países con continentes
+- **related_noticias**: Noticias relacionadas (traduccion_id, related_traduccion_id, score)
+- **traduccion_embeddings**: Embeddings en BD (traduccion_id, model, embedding)
+- **users**: Usuarios (email, username, password_hash, is_admin)
+- **config**: Configuración del sistema (translator_type, translator_workers, translator_status)
+- **remote_workers**: Workers remotos (name, api_key, capabilities, status, last_seen)
+- **favoritos**: Noticias favoritas de usuarios
+- **search_history**: Historial de búsquedas
+
 ---

 ## ⚙️ Guía de Configuración
@ -60,34 +153,228 @@ El sistema se orquestra mediante Docker Compose y se divide en capas especializa
 *   **Modo Básico (CPU)**: 4+ Cores CPU, 8GB RAM.
 *   **Modo Avanzado (IA)**: NVIDIA GPU con 8GB+ VRAM (mínimo recomendado para LLM y Traducción GPU).

-### 2. Instalación Rápida
+### 2. Instalación Rápida con Seguridad Automática
+
+#### Opción A: Despliegue con Validación Automática (RECOMENDADO)
+
 ```bash
+# Paso 1: Clonar el proyecto
 git clone <repo_url>
 cd rss2
-cp .env.example .env
-# Edita .env con tus credenciales
+
+# Paso 2: Generar credenciales seguras automáticamente
+./pre-deploy.sh --generate
+
+# Paso 3: Validar y desplegar
+./pre-deploy.sh
+
+# Paso 4: Si eliges opción 2 en el prompt, despliega manualmente
 docker compose up -d
 ```

-### 3. Escalado de Workers (¡Importante!)
-Para aumentar la velocidad de procesamiento (especialmente la traducción), puedes escalar los workers:
+**Ventajas:**
+- ✅ Genera credenciales seguras de 32 caracteres
+- ✅ Valida que no haya contraseñas por defecto
+- ✅ Muestra resumen de credenciales en consola
+- ✅ Automático y seguro para producción
+
+#### Opción B: Despliegue Manual (Para desarrolladores)

 ```bash
-# Ejecutar 4 traductores en paralelo
-docker compose up -d --scale translator=4
+git clone <repo_url>
+cd rss2

-# Si usas GPU y tienes capacidad
-docker compose up -d --scale translator-gpu=2
+# Generar credenciales manualmente
+./generate_secure_credentials.sh
+
+# Copiar credenciales a .env
+cp .env.generated .env
+
+# Desplegar
+docker compose up -d
 ```

 ---

+## 🔐 Despliegue con Seguridad Automática (RECOMENDADO)
+
+### 🛡️ Sistema de Validación Pre-Despliegue
+
+RSS2 incluye `pre-deploy.sh`, un script inteligente que se ejecuta **antes** de `docker compose` para:
+
+1. ✅ **Validar credenciales**: Asegura que `POSTGRES_PASSWORD`, `REDIS_PASSWORD`, `DB_PASS` estén definidas
+2. ✅ **Generar automáticamente**: Crea credenciales seguras de 32 caracteres si faltan
+3. ✅ **Prevenir errores**: Evita que los WARN de Docker por variables vacías
+4. ✅ **Mostrar resumen**: Te muestra todas las credenciales en consola
+
+### 🚀 Despliegue Rápido y Seguro (3 Comandos)
+
+```bash
+# 1. Generar credenciales seguras automáticamente
+./pre-deploy.sh --generate
+
+# 2. Validar y desplegar (elige opción 2 para despliegue manual)
+./pre-deploy.sh
+
+# 3. Alternativa: Despliegue manual después de validar
+./pre-deploy.sh  # ← Elige "2) Solo validar y salir"
+docker compose up -d
+```
+
+**Flujo recomendado:**
+```bash
+./pre-deploy.sh --generate   # Genera .env con credenciales seguras
+./pre-deploy.sh              # Valida y te pregunta si quieres desplegar
+# Si eliges "2): Solo validar", luego:
+docker compose up -d         # Despliega manualmente
+```
+
+### 📋 Opciones del Script `pre-deploy.sh`
+
+```bash
+# Validar credenciales existentes
+./pre-deploy.sh
+
+# Generar credenciales seguras automáticamente
+./pre-deploy.sh --generate
+
+# Saltar validación (NO RECOMENDADO para producción)
+./pre-deploy.sh --skip
+
+# Ver ayuda
+./pre-deploy.sh --help
+```
+
+**Salida típica del script:**
+```
+╔═══════════════════════════════════════════════════════════╗
+║   🔐 Pre-Deploy Security Check - RSS2 Platform           ║
+╚═══════════════════════════════════════════════════════════╝
+
+✅ Archivo .env encontrado
+✅ DEFINIDO: POSTGRES_PASSWORD=8x7f2k9m4p1q3w5e
+✅ DEFINIDO: REDIS_PASSWORD=a9b8c7d6e5f4g3h2
+✅ DEFINIDO: DB_PASS=8x7f2k9m4p1q3w5e
+
+📋 Resumen de Credenciales Activas
+   POSTGRES_PASSWORD: ✓
+   REDIS_PASSWORD: ✓
+   DB_PASS: ✓
+
+✅ VALIDACIÓN COMPLETADA - LISTO PARA DESPLEGAR
+```
+
+### 🔒 Variables Críticas que Requieren Contraseñas
+
+| Variable | Descripción | Uso |
+|----------|-------------|-----|
+| `POSTGRES_PASSWORD` | Contraseña de PostgreSQL | Base de datos |
+| `REDIS_PASSWORD` | Contraseña de Redis | Cache y colas |
+| `DB_PASS` | Contraseña para workers | Conexiones de workers |
+| `SECRET_KEY` | Key secreta de la aplicación | JWT, encriptación |
+| `GRAFANA_PASSWORD` | Contraseña de Grafana | Dashboard de monitoring |
+
+---
+
+### 3. Escalado de Workers GPU (¡Importante!)
+
+#### 🚀 Workers de Traducción GPU Multi-Instancia
+
+RSS2 soporta múltiples workers de traducción ejecutándose en paralelo utilizando GPUs, lo que acelera significativamente el proceso de traducción masiva.
+
+**Arquitectura Multi-Worker:**
+- Cada worker es una instancia independiente del servicio `ctranslator_worker`
+- Los workers compiten automáticamente por las traducciones pendientes usando `SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED`
+- Cada worker procesa su propio lote (batch) de traducciones sin bloquearse mutuamente
+- Soporta hasta 8 workers simultáneos (configurable vía panel admin)
+
+**Requisitos GPU:**
+```bash
+# Verificar GPU disponibles
+nvidia-smi
+
+# Instalar drivers NVIDIA (si no los tienes)
+# Ubuntu/Debian:
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y nvidia-driver-535
+```
+
+**Despliegue con Múltiples Workers GPU:**
+
+```bash
+# Opción 1: Desplegar 1 worker GPU (mínimo recomendado)
+docker compose up -d --scale translator-gpu=1
+
+# Opción 2: Desplegar 2 workers GPU (recomendado: 16GB+ VRAM total)
+docker compose up -d --scale translator-gpu=2
+
+# Opción 3: Desplegar 4 workers GPU (requiere: 32GB+ VRAM total)
+docker compose up -d --scale translator-gpu=4
+
+# Opción 4: Combinar CPU y GPU
+# 2 workers CPU + 2 workers GPU
+docker compose up -d --scale translator=2 --scale translator-gpu=2
+```
+
+**Panel de Administración:**
+Desde `/admin/settings`, puedes:
+- Activar modo GPU (CUDA) o CPU
+- Configurar número de workers (1-8)
+- Iniciar/detener workers automáticamente
+
+**Configuración de GPU por Worker:**
+Cada worker GPU está configurado con:
+- `CT2_DEVICE=cuda` - Usa dispositivos CUDA
+- `CT2_COMPUTE_TYPE=float16` - Precisión mixta para velocidad
+- `TRANSLATOR_BATCH=128` - Tamaño de lote optimizado
+- `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512` - Gestión de memoria PyTorch
+- `NCCL_DEBUG=INFO` - Debug de comunicación multi-GPU
+
+**Monitorización:**
+```bash
+# Ver estado de workers
+docker compose --profile gpu ps translator-gpu
+
+# Ver uso de GPU
+watch -n 1 nvidia-smi
+
+# Ver logs en tiempo real
+docker compose logs -f translator-gpu
+
+# Métricas en Grafana
+# Dashboard: Translation Workers
+# Métricas: translator_*_transitions_per_minute
+```
+
+**Performance Esperada:**
+| Workers GPU | VRAM Total | Tasa de Traducción |
+|-------------|------------|-------------------|
+| 1 worker | 8GB+ | ~500 traducciones/min |
+| 2 workers | 16GB+ | ~1000 traducciones/min |
+| 4 workers | 32GB+ | ~2000 traducciones/min |
+| 8 workers | 64GB+ | ~4000 traducciones/min |
+
+---
+
 ## 🛡️ Administración y Mantenimiento

 ### Copias de Seguridad (Backups)
+
 Desde el panel de Administración (`/admin/settings`), puedes realizar:
-*   **Backup Completo**: Volcado SQL de toda la base de datos.
-*   **Backup de Noticias (ZIP)**: **[NUEVO]** Genera un archivo comprimido que incluye las tablas de noticias, traducciones y todas sus etiquetas. Ideal para migraciones de contenido.
+
+**Backup Completo (SQL):**
+- Descarga un archivo `.sql` con todo el contenido de la base de datos
+- Incluye: noticias, feeds, traducciones, usuarios, etiquetas, favoritos, videos, eventos, historial de búsqueda
+- Formato: PostgreSQL custom format con datos y estructura
+- Tamaño típico: 10-100MB dependiendo del volumen de datos
+
+**Backup de Noticias (ZIP):**
+- Genera un archivo comprimido `.zip` con:
+  - Tabla `noticias` (artículos completos)
+  - Tabla `traducciones` (todas las traducciones)
+  - Tablas `tags` y `tags_noticia` (metadatos y relaciones)
+- Ideal para: Migraciones de contenido, exportación de datos, backup ligero
+- Tamaño típico: 5-50MB (solo contenido de noticias)

 ### Variables de Entorno Clave (`.env`)
 | Variable | Descripción |
@ -95,7 +382,108 @@ Desde el panel de Administración (`/admin/settings`), puedes realizar:
 | `WIKI_SLEEP` | Tiempo de espera entre peticiones a Wikipedia (evita bloqueos). |
 | `SCHEDULER_BATCH`| Cantidad de noticias a enviar a traducir por ciclo. |
 | `TARGET_LANGS` | Idiomas destino (ej: `es`). |
-| `OLLAMA_HOST` | Dirección del servidor Ollama para categorización. |
+| `OLLAMA_URL` | URL del servidor Ollama para categorización. |
+
+---
+
+## 🎯 Descripción de Workers
+
+### rss-ingestor-go
+Crawler RSS de alto rendimiento escrito en Go. Gestiona hasta 100 workers paralelos para procesar múltiples feeds simultáneamente. Detecta nuevos artículos, extrae metadatos básicos y los inserta en la base de datos.
+
+### scraper (Go)
+Scraper profundo que:
+- Descarga el contenido completo de URLs de artículos
+- Sanitiza HTML removiendo scripts y estilos
+- Extrae texto limpio del body
+- Limita el contenido a 20 noticias por ciclo para evitar sobrecarga
+
+### discovery (Go)
+Agente de descubrimiento de feeds que:
+- Analiza URLs proporcionadas para detectar feeds RSS/Atom
+- Soporta hasta 5 feeds por URL
+- Ejecuta cada 900 segundos (15 minutos)
+
+### translator (Python/CTranslate2)
+Worker de traducción neuronal:
+- Modelo: facebook/nllb-200-distilled-600M convertido a CTranslate2
+- Dispositivo: CPU (int8)
+- Batch: 32 traducciones por ciclo
+- Locking: `FOR UPDATE SKIP LOCKED` para evitar procesamiento duplicado
+- Soporta múltiples idiomas fuente
+
+### translator-gpu (Python/CTranslate2)
+Versión acelerada por GPU del translator:
+- Dispositivo: CUDA
+- Compute type: float16
+- Batch: 128 traducciones por ciclo
+- Ideal para procesamiento de alto volumen
+
+### remote-translator (Python)
+Worker remoto conectado vía WebSocket:
+- Autenticación con API key
+- Conexión a `ws://backend-go:8080/ws/worker`
+- Modelo: facebook/nllb-200-1.3B (más grande)
+- GPU requerida
+
+### langdetect (Python)
+Detector de idioma:
+- Usa biblioteca `langdetect`
+- Proceso: 1000 noticias por ciclo
+- Establece lang_from para correcto routing a traducción
+
+### ner (Python/spaCy)
+Extracción de entidades nombradas:
+- Modelo: es_core_news_lg
+- Tipos: PERSON (persona), ORG (organizacion), LOC/GPE (lugar)
+- También extrae topics (noun-chunks)
+- Configurable via entity_config.json (blacklist, synonyms)
+
+### embeddings (Python)
+Generador de embeddings para búsqueda semántica:
+- Modelo: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
+- Dispositivo: GPU (cuda)
+- Genera vectores de 384 dimensiones
+- Alimenta Qdrant
+
+### qdrant-worker (Go)
+Worker de vectorización Qdrant:
+- Conecta a Qdrant (puerto 6333)
+- Genera embeddings via Ollama (mxbai-embed-large)
+- Sube puntos a collection "news_vectors"
+- Actualiza estado en BD (vectorized=true)
+
+### related (Go)
+Detector de noticias relacionadas:
+- Usa similitud coseno entre embeddings
+- Almacena top-k relaciones en tabla related_noticias
+- Soporta configuración de threshold mínimo
+
+### wiki-worker (Go)
+Enriquecedor de Wikipedia:
+- Descarga summaries de Wikipedia API
+- Descarga thumbnails de imágenes
+- Almacena en `./data/wiki_images`
+- Evita rate limiting con WIKI_SLEEP
+
+### llm-categorizer (Python)
+Categorizador con LLM:
+- Conexión a Ollama
+- Usa modelo Mistral para clasificación
+- Procesa 10 noticias por batch
+
+### cluster (Python)
+Agrupador de noticias por eventos:
+- Usa embeddings paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
+- Threshold: 0.35 de distancia
+- Agrupa noticias similares
+
+### translation-scheduler (Python)
+Creador de tareas de traducción:
+- Query: noticias sin traducción al español
+- Crea entradas en tabla traducciones
+- Batch: 1000 por ciclo
+- Ciclo: 30 segundos

 ---

@ -121,4 +509,41 @@ Las respuestas de noticias ahora incluyen el objeto `entities` enriquecido:

 ---

-**RSS2** - *Transformando noticias en inteligencia con IA localizada.*
+## 🧪 Testing
+
+### Backend (Go)
+```bash
+cd backend && go test ./internal/handlers -v -run TestLogin
+cd backend && go test ./internal/auth -v -run TestGenerateToken
+```
+
+### Frontend
+```bash
+cd frontend && npm run test:ui
+```
+
+---
+
+## 📁 Estructura de Archivos del Proyecto
+
+```
+rss2/
+├── backend/               # API REST Go (Gin)
+├── frontend/              # Interfaz React + TypeScript
+├── workers/               # Workers Python
+├── rss-ingestor-go/       # Crawler RSS Go
+├── docker-compose.yml     # Orquestación
+├── nginx.conf             # Config Nginx
+├── monitoring/            # Prometheus + Grafana
+├── init-db/               # Migraciones SQL
+├── data/                  # Datos persistentes
+├── models/                # Modelos ML
+├── hf_cache/              # Cache HuggingFace
+├── pre-deploy.sh          # Script seguridad
+├── generate_secure_credentials.sh
+└── AGENTS.md              # Guía desarrollo
+```
+
+---
+
+**RSS2** - *Transformando noticias en inteligencia con IA localizada.*