🚌 Colectivos Demo Plus – Planificador + Chatbot

Proyecto demo de planificador de colectivos para la Ciudad de Buenos Aires, construido sobre:

• Backend FastAPI
• Datos oficiales GTFS de colectivos CABA
• Chat estilo asistente (web y Telegram)
• Síntesis de voz (TTS) local en Windows

El objetivo es tener un ejemplo completo de chatbot de transporte que use datos reales.

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🚀 Funcionalidades

• Búsqueda de rutas entre dos direcciones (ej: "ir de Corrientes 900 a Plaza de Mayo").
• Consulta de próximas salidas y horarios.
• Manejo de preferencias de usuario (modo rápido / balanceado, favoritos hogar/trabajo, etc.).
• Interfaz web de chat.
• Bot de Telegram (opcional).
• TTS local (opcional, solo Windows).

Los datos de colectivos provienen de:

• Dataset oficial “colectivos-gtfs” del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires.
• Versión simplificada por frecuencias publicada en el TUMI Datahub.

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📂 Estructura del proyecto (resumen)

colectivos_demo_plus/
├── app/
│   ├── main.py
│   ├── planner.py
│   ├── intents.py
│   ├── geocode.py
│   ├── storage.py
│   └── ...
├── web/
│   └── index.html
├── tools/
│   └── gtfs_load.py
├── data/
│   ├── .gitkeep
│   └── (GTFS aquí)
├── telegram_bot.py
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

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✅ Requisitos

• Windows 10/11 (recomendado)
• Python 3.10+
• Dependencias del proyecto via requirements.txt

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1️⃣ Clonar el repositorio

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

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2️⃣ Crear y activar el entorno virtual

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

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3️⃣ Instalar dependencias

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

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4️⃣ Configurar .env

TELEGRAM_BOT_TOKEN=
TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET=clave
OPENAI_API_KEY=
CITY_NAME=CABA
MODE=balanced

GTFS_SQLITE=data/gtfs.sqlite
APPDATA_SQLITE=data/appdata.sqlite

TTS_ENABLED=1
TTS_VOICE=es-ES
TTS_DIR=data/tts
TTS_RATE=0
TTS_VOLUME=1

Copiar plantilla:

copy .env.example .env

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5️⃣ Descargar datos GTFS oficiales

Fuente 1: Colectivos CABA

https://data.buenosaires.gob.ar/fi/dataset/colectivos-gtfs

Fuente 2: Dataset por frecuencias (opcional)

https://hub.tumidata.org/dataset/buses_gtfs_frequency_buenos_aires

Extraer todos los .txt en:

data/gtfs/

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6️⃣ Generar gtfs.sqlite (~4 GB)

python tools/gtfs_load.py --gtfs_dir data/gtfs --sqlite data/gtfs.sqlite

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7️⃣ Ejecutar el backend

uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Abrir: http://localhost:8000

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8️⃣ Ejecutar el bot de Telegram (opcional)

python telegram_bot.py

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🧪 Pruebas rápidas

python bench_request.py

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📄 Licencia

Distribuido bajo la licencia MIT.