HelpBlend SaaS + OpenCode Go

Demo SaaS de Chatbot AI

Aplicación SaaS de ejemplo con widget de chat incrustado. Todos los mensajes de los clientes se enrutan a través de llm_client.py OpenCode Go API para respuesta automática AI, utilizando el modelo DeepSeek configurado.

Demo en vivoPort 8081DeepSeek V4 FlashOpenCode Go API

Arquitectura

🤖

Bot de soporte AI

DeepSeek V4 · OpenCode Go

🤖

¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?

Los mensajes se enrutan a través de: HelpBlend SaaS llm_client OpenCode Go DeepSeek V4

Estado del servicio

HelpBlend SaaS :8081

llm_client.py Activo

OpenCode Go API Conectado

Modelodeepseek-v4-flash

EnrutamientoDirecto (sin agente Hermes)

Flujo de datos

1. El cliente escribe un mensaje en el widget
2. SaaS guarda el mensaje, recopila contexto (directrices, RAG, historial)
3. SaaS llama a chat_with_context() en llm_client.py
4. llm_client envía POST a OpenCode Go API
5. OpenCode Go llama a DeepSeek V4 Flash y devuelve la respuesta
6. La respuesta se devuelve al cliente automáticamente

Componentes clave

🏠 Página de inicio 🔐 Inicio de sesión de administrador 💬 Página de chat público

Configuración

Entorno (.env)

HERMES_ROUTING_ENABLED=false   ← Direct LLM path
OPENCODE_GO_API_KEY=sk-...     ← OpenCode Go API key
OPENCODE_GO_BASE_URL=https://opencode.ai/zen/go/v1
OPENCODE_DEFAULT_MODEL=deepseek-v4-flash
DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./hermes_saas.db
PORT=8081

Cliente LLM (llm_client.py)

# OpenAI-compatible function calling
# Supports tools/tool_calls for actions
async def chat_with_context(
    messages, bot_name,
    system_prompt, guidelines=[],
    source_context="", model=None,
    tools=None
):
    # Builds system + user messages
    # Calls OpenCode Go /v1/chat/completions
    # Returns {"content", "tool_calls"}

Resultados de pruebas verificadas

✓ APROBADOMensaje de bienvenida

Solicitud: Primer mensaje de un nuevo cliente Respuesta: "¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?" Tipo: Mensaje de bienvenida configurado del bot

✓ PASSSeguimiento (Respuesta LLM)

Solicitud: "¿Qué funciones ofrece tu plataforma?" Respuesta: Respuesta contextual usando RAG Ruta: llm_client.py OpenCode Go DeepSeek V4 ✓