Versión 1.0

app/api/v1/endpoints/audio/transcription.py

@@ -18,7 +18,7 @@ from app.services.audio.transcription_adapters import transcribe_audio_with_prov
 # Inicializar el router de FastAPI para este módulo
 audio_router_transcription = APIRouter()
 
-@audio_router_transcription.post("/transcripts/", response_model=StandardTranscriptionResult)
+@audio_router_transcription.post("/transcripts", response_model=StandardTranscriptionResult)
 async def transcribe_audio(audio_request: AudioRequestFile = Depends()) -> StandardTranscriptionResult:
     """
     Endpoint para transcribir audio simple infiriendo el proveedor de IA

app/api/v1/endpoints/document/rubricated_analysis.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""
+Gateway de IA de Qualidot - Módulo de Procesamiento de Documentos
+
+Propósito:     
+    Este endpoint recibe un documento y lo analiza usando inteligencia artificial, 
+    extrayendo información relevante y estructurada.
+
+Homologación:  
+    Sin importar qué proveedor de IA se utilice, el resultado siempre se entrega en el mismo formato estándar para Qualidot.
+"""
+
+from dotenv import load_dotenv
+from fastapi import APIRouter, Depends, UploadFile, File, HTTPException
+from app.schemas.document_standard import DocumentRequestFile, StandardDocumentAnalysisResult
+from app.services.document.evaluations_adapters import evaluate_document_with_provider
+
+# Inicializar el router de FastAPI para este módulo
+document_router_analysis = APIRouter()
+
+@document_router_analysis.post("/evaluations", response_model=StandardDocumentAnalysisResult)
+async def evaluate_document(document_request: DocumentRequestFile = Depends()) -> StandardDocumentAnalysisResult:
+    """
+    Endpoint para analizar documentos usando inteligencia artificial
+    
+    Args:
+        document_request: Objeto DocumentRequestFile que contiene el archivo de documento, 
+        el proveedor, el modelo y la rúbrica de evaluación.
+        
+    Returns:
+        StandardDocumentAnalysisResult: Resultado del análisis de documentos en formato estándar de Qualidot
+    """
+    try:
+        # Analizar el documento usando el adaptador de análisis que infiere el proveedor
+        analysis_result = await evaluate_document_with_provider(document_request)
+        return analysis_result
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

app/api/v1/endpoints/router.py

@@ -17,18 +17,19 @@ from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, HTTPException
 from fastapi.security import APIKeyHeader
 
 # Importar los routers específicos de cada módulo
-from app.api.v1.endpoints.audio.transcription import audio_router_transcription     # Endpoint de transcripción de audio
-from app.api.v1.endpoints.texto.resume import text_router_summary                   # Endpoint de resumen de texto
-from app.api.v1.endpoints.texto.rubricated_analysis import text_router_analysis     # Endpoint de análisis rubricado de texto
-from app.api.v1.endpoints.video.transcription import video_router_transcription     # Endpoint de transcripción de video
-from app.api.v1.endpoints.image.rubricated_analysis import image_router_analysis    # Endpoint de análisis rubricado de imágenes
+from app.api.v1.endpoints.audio.transcription import audio_router_transcription           # Endpoint de transcripción de audio
+from app.api.v1.endpoints.texto.resume import text_router_summary                         # Endpoint de resumen de texto
+from app.api.v1.endpoints.texto.rubricated_analysis import text_router_analysis           # Endpoint de análisis rubricado de texto
+from app.api.v1.endpoints.video.transcription import video_router_transcription           # Endpoint de transcripción de video
+from app.api.v1.endpoints.image.rubricated_analysis import image_router_analysis          # Endpoint de análisis rubricado de imágenes
+from app.api.v1.endpoints.document.rubricated_analysis import document_router_analysis    # Endpoint de análisis rubricado de documentos
 
 # Inicializar el router de FastAPI para los módulos de procesamiento
 api_router_audio = APIRouter()
 api_router_text = APIRouter()
 api_router_video = APIRouter()
 api_router_image = APIRouter()
-
+api_router_document = APIRouter()
 
 api_router_audio.include_router(
     audio_router_transcription, 
@@ -58,4 +59,10 @@ api_router_image.include_router(
     image_router_analysis, 
     prefix="/image", 
     tags=["Procesamiento de Imágenes"] 
-)   
+)   
+
+api_router_document.include_router(
+    document_router_analysis, 
+    prefix="/document", 
+    tags=["Procesamiento de Documentos"] 
+)

app/api/v1/endpoints/texto/resume.py

@@ -19,7 +19,7 @@ from app.services.text.resume_adapters import summarize_text_with_provider
 # Inicializar el router de FastAPI para este módulo
 text_router_summary = APIRouter()
 
-@text_router_summary.post("/summaries/", response_model=StandardTextAnalysisResult)
+@text_router_summary.post("/summaries", response_model=StandardTextAnalysisResult)
 async def summarize_text(text_request: TextRequestFile = Depends()) -> StandardTextAnalysisResult:
     """
     Endpoint para resumir texto simple infiriendo el proveedor de IA

app/api/v1/endpoints/texto/rubricated_analysis.py

@@ -19,7 +19,7 @@ from app.services.text.evaluations_adapters import evaluate_text_with_provider
 # Inicializar el router de FastAPI para este módulo
 text_router_analysis = APIRouter()
 
-@text_router_analysis.post("/evaluations/", response_model=StandardTextAnalysisResult)
+@text_router_analysis.post("/evaluations", response_model=StandardTextAnalysisResult)
 async def evaluate_text(text_request: TextRequestFile = Depends()) -> StandardTextAnalysisResult:
     """
     Endpoint para analizar texto usando una rúbrica de evaluación infiriendo el proveedor de IA

app/api/v1/endpoints/video/transcription.py

@@ -16,7 +16,7 @@ from app.services.video.transcription_adapters import transcribe_video_with_prov
 # Inicializar el router de FastAPI para este módulo
 video_router_transcription = APIRouter()
 
-@video_router_transcription.post("/transcripts/", response_model=StandardTranscriptionResult)
+@video_router_transcription.post("/transcripts", response_model=StandardTranscriptionResult)
 async def transcribe_video(video_request: VideoRequestFile = Depends()) -> StandardTranscriptionResult:
     """
     Endpoint para transcribir video simple infiriendo el proveedor de IA