En este artículo reescrito presento de forma práctica y en español cómo construir una interfaz conversacional completa separando el productor del stream en el backend y el consumidor en el frontend.
Productor del stream en el backend: Creando el endpoint de la API
Todo chat necesita un backend que genere respuestas y entregue un stream que el cliente pueda consumir. En Next.js esto se implementa como un route handler que actúa como productor. El flujo básico es: recibir un array de mensajes desde el frontend, validar la entrada, convertir los mensajes al formato que espera el modelo de IA, invocar el modelo en modo streaming y devolver la respuesta como un stream que el hook de cliente consumirá incrementalmente.
Paso 1 crear el archivo de la API: dentro de src app api chat crea route ts y registra la ruta. Este archivo será el punto donde el cliente hace POST con el historial de mensajes.
Paso 2 implementar la lógica del route handler: extrae y valida el cuerpo de la petición. Usa una validación ligera para garantizar que messages sea un array. Convierte los mensajes del formato UI al formato de modelo para evitar enviar metadatos irrelevantes al LLM. Instancia el modelo de IA que hayas elegido y provee un mensaje de sistema que guíe la personalidad y las reglas del asistente. Llama a la función de streaming del SDK y transforma su salida en una respuesta HTTP streaming que el cliente pueda leer y renderizar token a token, permitiendo una experiencia de escritura en vivo.
Buenas prácticas en el backend: nunca confiar en la entrada del cliente sin validar. Mantén el prompt de sistema claro y conciso para guiar al modelo. Implementa manejo de errores robusto y límites de tiempo para evitar que streams queden abiertos indefinidamente.
Instalando y creando componentes de chatbot en el frontend
En el frontend usaremos una librería de componentes para acelerar la construcción de la UI y usaremos un hook especializado que abstrae el transporte y el consumo del stream. La idea es separar la lógica de negocio de la presentación mediante un hook personalizado y componentes presentacionales tontos.
Inicializar los componentes UI: ejecuta la herramienta de componentes de tu elección para añadir bloques como card input button avatar scroll area al proyecto. Esto te proporciona componentes reutilizables que puedes personalizar.
Hook personalizado useCustomChat: encapsula la interacción con el SDK de cliente. Este hook mantiene el estado del input, expone handlers para cambio y envío, y utiliza un transporte que apunta a tu endpoint api chat. Además optimiza con memo y callback para evitar recreaciones innecesarias. El hook expone input setInput messages sendMessage status handleInputChange handleSubmit para que los componentes visuales solo se centren en renderizar.
Componentes presentacionales: diseñaremos varios componentes pequeños y resposabilidad única. Entre ellos un componente para un mensaje individual que distingue entre mensajes de usuario y mensajes de asistente, un componente de carga que muestra animación mientras se streamnea la respuesta, un contenedor de mensajes que renderiza la lista, maneja autoscroll y muestra un mensaje de bienvenida si no hay conversación, una cabecera y un componente de input con textarea autoajustable y envío con tecla enter.
Comportamiento de la UI optimista: al enviar un mensaje el hook actualiza la conversación local inmediatamente sin esperar la confirmación del servidor. Esto aporta sensación de inmediatez y mejora la experiencia de usuario. Mientras el modelo responde, input y botón se deshabilitan y se muestra el estado de carga hasta que el stream termina y el estado vuelve a ready.
Ensamblaje del Chatbot: el componente orquestador llama al hook useCustomChat y pasa sus valores a los hijos ChatbotMessages y ChatbotInput. Este componente permanece limpio y declarativo y permite un flujo de datos unidireccional claro: datos desde el hook hacia los componentes de presentación y acciones del usuario que suben al hook.
Prueba y ejecución: arranca la app en modo desarrollo y navega a localhost 3000. Pega un snippet de código en el input y envíalo para observar la UI optimista, el bloqueo de input mientras el asistente genera tokens en streaming y la autoscroll que mantiene el foco en la respuesta en progreso. En herramientas de desarrollo puedes inspeccionar la petición POST a api chat y observar cómo la respuesta se va entregando en chunks.
Escenario de prueba: al enviar un snippet de TypeScript el asistente genera una explicación paso a paso. Durante el streaming verás la respuesta escribiéndose progresivamente. Si envías un segundo snippet la conversación mantiene el historial y el modelo tendrá contexto para comparar o enlazar explicaciones.
Retos y consideraciones avanzadas: gestionar el tamaño del contexto ya que los modelos tienen límites de tokens; estrategias para long term memory como resumen de conversaciones o ventanas deslizantes; persistencia del historial en local storage o base de datos para recuperar conversaciones tras recargar la página; manejo de errores y reconexiones para streams interrumpidos; políticas de seguridad y filtrado de contenido para usos en producción.
Optimización para producción: considera usar servicios cloud escalables, balanceo y límites por usuario. Implementa métricas y logging para monitorizar latencias como time to first token. Protege el endpoint con autenticación y validaciones adicionales.
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Conclusión: al separar claramente el productor del stream en el backend y el consumidor en el frontend conseguimos una arquitectura desacoplada, mantenible y escalable. Con un buen diseño de prompts, validaciones, manejo de estado y una UI optimista que consume streams, se logra una experiencia conversacional fluida y profesional. Esta base permite evolucionar hacia sistemas con conocimiento privado mediante técnicas RAG, persistencia del historial y capacidades analíticas integradas por medio de power bi y servicios inteligencia de negocio.
Recursos y siguientes pasos: revisa el código fuente del ejemplo en tu repositorio de referencia, prueba el flujo de extremo a extremo, instrumenta métricas y prepara la integración con servicios cloud aws o azure y con pipelines de ciberseguridad para garantizar resiliencia y cumplimiento.
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