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📱 Easy Date: Text Game Simulator & RAG Architecture

Un simulador interactivo impulsado por IA para mejorar tus habilidades de Text Game y dinámicas sociales en aplicaciones de citas como Tinder, Bumble y Hinge.

Version Python FastAPI Gemini ChromaDB

🎯 Sobre el Proyecto

Easy Date es una plataforma dual que combina un juego interactivo de simulación y una base de conocimiento (guías de estudio) basada en miles de interacciones reales y fine tuneado con los mejores libros de de text game, tambien cuenta con agentes ia entrenados para ser un simulador humano. El objetivo es ayudar a los usuarios a practicar sus interacciones de texto en un entorno seguro antes de aplicarlas en el mundo real.

El núcleo del sistema es una arquitectura RAG v2 Integral (Retrieval-Augmented Generation) que separa cognitivamente dos agentes de Inteligencia Artificial:

  1. Natalia (Persona): Simula a la chica en el chat, emulando respuestas de mujeres reales extraídas de casos de éxito comprobados.
  2. Maximus (Coach): Analiza tus mensajes, ofrece métricas pedagógicas, advierte sobre errores y sugiere mejores caminos de acción basados en teoría y psicología femenina.

🚀 Características Principales

🎮 Simulador Interactivo (Frontend)

  • Entorno de Juego Realista: Interfaz tipo app de citas (simulador_v1.2.html) donde debes elegir las mejores opciones de diálogo y manejar los tiempos de respuesta (sliders de timing).
  • Feedback en Tiempo Real: Modal de retroalimentación del Coach que evalúa cada interacción (tono, métricas pedagógicas, riesgos).
  • Niveles de Dificultad: Desde perfiles receptivos hasta chicas frías y defensivas con "shit-tests" rigurosos.
  • Sistema de Vidas y Progresión: Completa los niveles sin perder todos los corazones para desbloquear la cita final (Level Up).
  • Casos Reales y Guías: Pestaña de estudio para revisar diálogos verdaderos categorizados (Me gustaron / No me gustaron) y aprender teoría (abridores, cierres, humor).

🧠 Arquitectura de IA y RAG (Backend)

  • Enrutamiento Inteligente (Router): El sistema detecta si el usuario está hablando con la chica (envía a Natalia) o pidiendo consejos de estudio (envía a Maximus).
  • Base Vectorial (ChromaDB) + SQLite: Almacena casos reales ganadores de Reddit, libros de seducción/psicología femenina y conversaciones de ejemplo. SQLite actúa como fuente de verdad para rehidratar conversaciones completas, evitando alucinaciones de la IA.
  • Rotación y Resiliencia de APIs: Soporte integrado para múltiples llaves de Gemini (Flash/Pro) rotativas para evadir errores de cuota (429) y garantizar alta disponibilidad, con fallback a modelos locales.
  • Evaluación Dual Estricta: Un catálogo de QA semántico de 200+ preguntas y reglas estrictas que bloquean respuestas tóxicas, manipulación o coerción.

⚙️ Pipeline de Extracción de Datos (Scraping)

El motor de inteligencia se nutre de un pipeline automatizado, paralelo y auditable de datos empíricos:

  • Orígenes Reales: Extracción de posts ganadores en comunidades de dating (Reddit) utilizando perfiles de búsqueda de alta precisión y evasión de bloqueos (DataImpulse, retrasos aleatorios, spoofing de cabeceras).
  • Procesamiento y OCR: Descarga de imágenes y aplicación de OCR local para leer chats reales.
  • Traducción LATAM: Traducción automática de conversaciones ganadoras al español latino casual manteniendo la jerga natural de las aplicaciones de citas.
  • Filtros de Calidad: Los casos solo se indexan si demuestran una evidencia de éxito verificable (cierre de WhatsApp, Instagram, cita programada) y un OCR coherente.

🛠️ Stack Tecnológico

  • Backend: Python, FastAPI
  • IA & Modelos: Gemini Pro 1.5 (lógica compleja), Gemini Flash 3.5 (tareas repetitivas, RAG chat).
  • Bases de Datos: ChromaDB (Búsqueda Vectorial Semántica), SQLite (Estado relacional, persistencia completa de chats, logs de auditoría por turno).
  • Scraping: SeleniumBase UC, APIs Decodo/DataImpulse, OCR local.
  • Frontend: HTML5, CSS3, Vanilla JS, Web Audio API (efectos de sonido sintetizados locales).
  • Despliegue de Producción: VPS, Docker (contenedor easy-date-rag), Traefik, Red Docker zeus-network, Cloudflare Access.

📚 Estructura de Conocimiento (RAC)

El RAG de Easy Date se divide en colecciones especializadas:

  1. natalia_success_cases: Ejemplos con resultados positivos y trazabilidad. (Usado por Natalia y Maximus).
  2. natalia_negative_cases: Errores y contraejemplos. (Usado solo por Maximus).
  3. natalia_books: Libros sobre teoría, psicología, relaciones y text game estructurados con trazabilidad Libro -> Principio -> Caso Real.
  4. natalia_book_conversations: Ventanas de conversaciones extraídas de la literatura evaluada.

🔒 Privacidad y Ética (Guardrails)

  • Seguridad Emocional: El sistema integra evaluadores semánticos que bloquean estereotipos universales, coerción, manipulación destructiva y comportamiento no sustentado.
  • Aislamiento de Perfiles: Natalia solo aprende de casos de éxito empíricos que encajan con su nivel de dificultad. No lee teoría cruda ni ejemplos negativos para evitar comportamientos robóticos.
  • Zero Datos Sintéticos: Todas las respuestas emuladas parten de datos comprobables (cero invención de resultados que no estén en la base de datos).

👨‍💻 Autor y Contacto

Desarrollado y estructurado por facilpos.co.

Para dudas de arquitectura, integración o licencias, visita el código fuente o la documentación interna desplegada, la licencia es de codigo libre.

About

Simulador interactivo de Text Game para tinder y dinámicas sociales usando RAG v2, Gemini y ChromaDB.

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