🤖 Sistema de Recomendación de Palas de Pádel con IA - TFG

Sistema inteligente de recomendación personalizada de palas de pádel utilizando Google Gemini AI y técnicas de RAG (Retrieval-Augmented Generation).

🌟 Funcionalidades Principales

🤖 Recomendación con IA

• Análisis personalizado basado en perfil de jugador
• 3 recomendaciones rankeadas con explicaciones detalladas
• Sistema RAG para mejorar recomendaciones con historial de usuarios

⚡ Tecnologías

• React + TypeScript + Vite
• Google Gemini AI (gemini-1.5-flash)
• Supabase para datos de usuarios
• Styled Components para UI moderna

🚀 Instalación y Configuración

1. Instalar dependencias

npm install

2. Configurar variables de entorno

Crear archivo .env:

VITE_GEMINI_API_KEY=tu_api_key_de_gemini
VITE_SUPABASE_URL=tu_supabase_url
VITE_SUPABASE_ANON_KEY=tu_supabase_anon_key

3. Ejecutar en desarrollo

npm run dev

📊 Base de Datos

• +100 palas de pádel con especificaciones detalladas
• Datos en formato JSON para desarrollo
• Integración con Supabase para producción

🎯 Algoritmo de Recomendación

1. Análisis de perfil: Nivel, estilo, físico, presupuesto
2. Filtrado colaborativo: Usuarios similares
3. Filtrado basado en contenido: Características técnicas
4. Generación con IA: Explicaciones personalizadas
5. Ranking inteligente: Porcentaje de compatibilidad

📁 Estructura del Proyecto

src/
├── utils/gemini.ts          # Core de IA con Gemini
├── services/
│   ├── ragService.ts        # Sistema RAG
│   └── vectorService.ts     # Embeddings vectoriales
├── pages/BestRacketPage.tsx # Interfaz principal
├── types/racket.ts          # Tipos TypeScript
└── contexts/               # Estado global

🔧 Configuración de APIs

Google Gemini AI

1. Obtener API key en ai.google.dev
2. Configurar en variables de entorno
3. El sistema usa gemini-1.5-flash como modelo principal

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Desarrollado como parte del Trabajo de Fin de Grado