En este artículo explicamos cómo construir un chatbot que responde en tiempo real usando tus propios ejemplos y contexto, con una interfaz en React creada con Vite, un backend en Node y Express que llama a OpenAI para generación de texto e imágenes, y dos avatares generados automáticamente para el usuario y el asistente. Este proyecto es ideal para equipos que quieren integrar inteligencia artificial en aplicaciones a medida y software a medida ofrecidos por empresas como Q2BSTUDIO.
Requisitos previos: Node 18 o superior y una clave de API de OpenAI guardada en el servidor. Nunca expongas la clave en el navegador. Si necesitas servicios cloud para desplegar la solución, Q2BSTUDIO ofrece integración con servicios cloud aws y azure que facilitan el hosting y la seguridad.
Paso 1 Crear la app React con Vite: crea un nuevo proyecto con Vite y añade un proxy durante el desarrollo para evitar problemas CORS entre el cliente en el puerto 3000 y el backend en el puerto 6000. En el cliente implementa una UI de chat minimalista compatible con Markdown que guarda mensajes de usuario y asistente, hace scroll automático, muestra un estado de carga y permite enviar mensajes al endpoint API chat en el backend. Añade además una llamada inicial al endpoint avatar para obtener dos imágenes generadas por la API de imágenes de OpenAI y mostrarlas junto a cada mensaje.
Paso 2 Backend con Express y OpenAI: crea una carpeta backend con un servidor Express que use la SDK de OpenAI. Implementa un endpoint POST api chat que reciba el historial de mensajes, agregue un prompt de sistema para mantener el asistente enfocado en la documentación y llame a la Responses API para obtener la respuesta textual. Implementa otro endpoint POST api avatar que use la Images API para generar dos avatares minimalistas y devuelva las URLs al cliente. Guarda la variable OPENAI_API_KEY en un archivo .env en el servidor y nunca la subas a repositorios públicos.
Seeds y ejemplos: incluye ejemplos semilla que guíen al asistente hacia tus documentos o guías de producto, por ejemplo preguntas sobre la integration con la SDK de Cloudinary. Estas muestras ayudan a que el modelo devuelva respuestas con enlaces relevantes y fragmentos prácticos.
Scripts de desarrollo: configura scripts para ejecutar vite en modo dev y el servidor Express en paralelo o en procesos separados. Para desarrollo usa herramientas como nodemon para recarga automática del backend.
Despliegue y seguridad: en producción asegúrate de no exponer la clave de OpenAI, utiliza variables de entorno y despliega el backend en entornos seguros. Vale la pena combinar controles de ciberseguridad y pentesting antes del lanzamiento si manejas datos sensibles, y para eso puedes consultar servicios profesionales especializados en ciberseguridad ofrecidos por Q2BSTUDIO.
Extensiones y mejoras: puedes sustituir los ejemplos semilla por un sistema de recuperación de documentos reales usando un motor de retrieval o la API de Assistants con herramientas. También es posible añadir streaming de la respuesta token a token para una experiencia en tiempo real más fluida y validar salidas con JSON estructurado si necesitas integrarlas con procesos automatizados o pipelines de datos.
Por qué elegir a Q2BSTUDIO: si buscas desarrollar soluciones personalizadas como esta, Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y soluciones de inteligencia de negocio. Podemos ayudarte a construir agentes IA, integrar ia para empresas y potenciar tus análisis con power bi. Conoce nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida en desarrollo de aplicaciones multiplataforma y explora nuestras capacidades de inteligencia artificial en soluciones de inteligencia artificial.
Conclusión: con una UI ligera en React, un backend en Node que llama a OpenAI Responses e Images API y buenas prácticas de seguridad, obtendrás un chatbot que responde basándose en tus documentos y que además tiene avatares generados automáticamente para mejorar la experiencia de usuario. Esta arquitectura es ideal para empresas que requieren software a medida, aplicaciones a medida o soluciones avanzadas de IA y business intelligence con Power BI.
Palabras clave integradas: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.