🤖 PyWallet - Billetera Digital Inteligente

Una billetera digital inteligente operada a través de Telegram que utiliza Inteligencia Artificial (GroqAPI) para procesar transacciones en lenguaje natural, gestionar cuentas y generar reportes visuales de finanzas.

Sobre el Proyecto

PyWallet nació de la necesidad de registrar gastos diarios sin lidiar con interfaces complejas. El usuario simplemente envía un mensaje como: "Gasté 20$ en el supermercado usando la cuenta BNC", y el bot, impulsado por la API de Groq (LLaMA), extrae los datos, estructura un JSON y registra la transacción en la base de datos de forma asíncrona.

Este proyecto fue desarrollado con un enfoque en Arquitectura Limpia, concurrencia y buenas prácticas de ingeniería de software.

Características Principales

• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Convierte texto escrito en lenguaje natural a JSON gracias a la IA para operaciones de transacciones.
• Arquitectura Asíncrona: Construido con Aiogram 3 y SQLAlchemy Async, lo que garantiza un alto rendimiento y concurrencia sin bloqueos.
• Visualización de Datos: Generación de gráficas financieras dinámicas (Evolución de gastos, saldos por cuenta) utilizando Pandas, Matplotlib y Seaborn (ejecutados en hilos diferentes para evitar bloquear el bot)
• Control de Acceso (Middlewares): Cuenta con un sistema de autenticación de usuarios mediante middlewares de Telegram. Solo usuarios pre-aprobados por el administrador pueden interactuar con el bot.
• Máquinas de Estado (FSM): Flujos conversacionales complejos para la creación de cuentas y filtrado de historiales.
• Despliegue Contenerizado: Entorno completamente dockerizado utilizando Docker Compose para levantar la aplicación y la base de datos al mismo tiempo.

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Arquitectura y Estructura del Proyecto

El proyecto sigue una arquitectura modular, separando responsabilidades para facilitar la escalabilidad y el mantenimiento:

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├── alembic/                # Migraciones de Base de Datos
├── app/
│   ├── bot/                # Configuración principal del bot y catchers de errores globales
│   ├── db/                 # Configuración del motor asíncrono y sesión de BD
│   ├── handlers/           # Lógica de negocio y controladores de comandos
│   │   ├── FSM/            # Estados de las conversaciones (Finite State Machines)
│   │   └── utils/          # Lógica de gráficas, exportación a CSV y APIs externas (Dólar)
│   ├── IA/                 # Integración con LLM (Groq API) y diseño de prompts
│   ├── middleware/         # Interceptores de peticiones (Inyección de DB, Autenticación)
│   ├── models/             # Modelos ORM (SQLAlchemy)
│   └── schemas/            # Validación de datos con Pydantic
├── docker-compose.yml      # Orquestación de contenedores
├── Dockerfile              # Construcción de la imagen de la app
├── main.py                 # Entrypoint de la aplicación
│── requirements.txt        # Dependencias del proyecto
└── .env                    # Variables de entorno (ID de admin, Tokens,URL de bases de datos)

Instalación y Despliegue (Docker)

Gracias a Docker, desplegar el bot en cualquier entorno es un proceso rápido.

Requisitos previos

Docker y Docker Compose instalados.

Un token de Bot de Telegram (Obtenido vía BotFather).

Una API Key de Groq.

Pasos

Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/TU_USUARIO/pywallet.git cd pywallet

Configurar las variables de entorno

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto basándote en las siguientes variables:

Fragmento de código

TOKEN=tu_token_de_telegram API_KEY=tu_api_key_de_groq DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:password@db:5432/pywallet_db ADMIN_ID=tu_telegram_id_personal API_DOLAR=url_api_bcv

Levantar los contenedores:

docker-compose up -d --build Aplicar migraciones de Base de Datos:

docker-compose exec app alembic upgrade head

Demostración de Uso

Ingreso de datos con IA y Visualización de finanzas

Autor y Contacto

Desarrollado con dedicación para consolidar conocimientos en desarrollo Backend moderno.

LinkedIn: Alejandro Moncada

Email: alejandromdekuedit@gmail.com