🍊 Proyecto 1: Frutería Santa Elena — asistente que responde por el negocio
Link público:
Contraseña dueño y trabajador: fruteriaSantaElena01*
Construí Frutería Santa Elena, una tienda digital inspirada en una frutería de plaza en Cali, con un asistente de IA que no responde “desde la imaginación”, sino desde una base de conocimiento y datos del negocio.
🤖 ¿Qué sabe el asistente?
El asistente conoce datos concretos del negocio como:
- 🕒 horarios de atención
- 📍 ubicación ficticia del puesto demostrativo
- 🍍 productos disponibles
- 💰 precios vigentes
- 📦 inventario
- 🚚 zonas de domicilio
- 🧾 políticas de pedido
- 🔁 sustituciones
- ❌ cancelaciones
- 🥑 recomendaciones de maduración y conservación
- 🔐 límites de lo que la IA no puede prometer
La gracia es que separé el conocimiento en dos fuentes:
🗄️ PostgreSQL / Supabase para datos vivos: productos, precios, stock, zonas y pedidos.
📚 RAG con pgvector para conocimiento estable: misión, historia, horarios, políticas y preguntas frecuentes.
🧠 Lo que lo hace diferente
El asistente tiene límites claros. Si le preguntan por algo que no vende, como cholados o una fruta que no está en catálogo, no inventa: responde que no tiene ese producto y ofrece alternativas reales.
También puede orientar compras: por ejemplo, recomendar papaya para consumo pronto, limón para cocina o bebidas, o aguacate según maduración. Pero no puede cobrar, cambiar precios, reservar inventario ni confirmar pedidos por su cuenta.
🧩 Módulos incluidos
🛒 tienda pública con catálogo
💬 asistente público con IA real
📚 base de conocimiento RAG
🧾 fuentes visibles en respuestas
🧺 carrito
📦 pedido pendiente
🔐 panel interno por roles
👷 trabajador: pedidos e inventario
👩💼 dueña: métricas, presupuesto IA y cambios sensibles
🧪 pruebas de accesibilidad, escritorio y móvil
## 🛠️ Tecnologías usadas
- ⚡ Next.js 16
- 🧠 OpenAI Responses API
- 🗄️ Supabase Cloud
- 🐘 PostgreSQL
- 🔎 pgvector para RAG
- 🔐 Supabase Auth + RLS
- 🎭 Playwright
- 🧪 Vitest
- ▲ Vercel
✅ Cómo cumple el reto
Este proyecto cumple el reto porque el asistente:
✅ conoce un negocio con más de 10 datos concretos
✅ responde usando conocimiento verificable
✅ cita o muestra de dónde sale la información
✅ reconoce cuando no sabe o cuando algo está fuera de alcance
✅ mantiene un tono cercano, claro y caleño sin caricaturizar
✅ está publicado para que cualquiera lo pruebe
Lo construí como una demo completa de negocio, no solo como un chat: la IA atiende, pero el sistema conserva las reglas, los datos y las decisiones sensibles.