Real-Time AI Dungeon Master es un juego multijugador impulsado por inteligencia artificial que utiliza Redis 8 como capa de datos en tiempo real para sincronizar sesiones, transmitir actualizaciones narrativas y persistir el historial de juego.
Resumen del proyecto: AI Dungeon Master genera narrativas contextuales con modelos de lenguaje y promesas, permite que varios jugadores se unan a una misma sesión en tiempo real mediante WebSocket y Socket.IO, y emplea Redis como centro operativo para eventos, estado y presencia.
Características principales: narrativa potenciada por modelos GPT con prompts contextuales multijugador en tiempo real y colaboración arquitectura Redis-first para baja latencia persistencia inmutable de eventos y historial sistema semántico de lore con RedisJSON y embeddings
Cómo se organiza la data en Redis: Streams para eventos inmutables mediante XADD game:{sessionId}:events que registra cada acción de jugador; Hashes para estado rápido con HSET game:{sessionId}:state que guarda status y timestamps; Sets para presencia y descubrimiento con SADD game:{sessionId}:players; Pub/Sub para difusión de actualizaciones publicando en game:{sessionId}:updates; RedisJSON para almacenar lore semántico con embeddings y metadatos que facilitan prompts contextuales.
Uso de Redis 8 en detalle: Streams y XRANGE permiten reconstruir contexto y reproducir sesiones para debugging; Hashes y Sets ofrecen acceso O1 para estado y presencia; Pub/Sub transmite de forma eficiente las narrativas a clientes conectados; RedisJSON alberga fragmentos de conocimiento enriquecido junto a los datos operativos, formando una caché semántica que reduce el tamaño de prompts y la cantidad de llamadas al LLM.
Sobre la capa semántica: los fragmentos de lore se guardan como JSON con campos como id, tipo, titulo, contenido, embedding, tags, created_at y updated_at; los embeddings se generan con OpenAI y se almacenan en RedisJSON; la búsqueda y similaridad semántica se realiza en capa de aplicación mediante coseno, con opción futura de migrar a índices vectoriales de Redis Stack para búsquedas vectoriales en servidor.
Despliegue y demo: el proyecto está preparado para producción con limitación de tasa, manejo de errores, validaciones de entorno, health checks y apagado controlado. Para probar localmente clonar el repo github.com/ntanwir10/realtime_ai_dungeon_master copiar backend/.env.example a backend/.env y agregar clave OpenAI luego docker-compose up --build. Frontend en https://localhost:5173 backend en https://localhost:3001. También es posible ejecutar Redis JSON y levantar backend y frontend en modo desarrollo con npm run dev.
Ejemplos de uso en consola Redis: listar keys para descubrir sesiones, XRANGE para ver eventos recientes, HGETALL para inspeccionar estado de sesión, SCARD para contar jugadores activos y publicar actualizaciones con PUBLISH para retransmitir eventos a los clientes conectados.
Beneficios de esta arquitectura: latencia mínima en transmisión de narrativa, consistencia y trazabilidad del historial de juego, escalabilidad en presencia y sesiones, y base para incorporar capacidades avanzadas de IA como agentes IA, memoria semántica y personalización por jugador.
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Repositorio y recursos: el código y la documentación están disponibles en github.com/ntanwir10/realtime_ai_dungeon_master. Si desea una demostración personalizada, integración empresarial o adaptar esta idea a su caso de uso, Q2BSTUDIO puede asesorar y desarrollar la solución a medida.
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