✅ Soporte para PDFs agregado al sistema de análisis con IA

📋 Cambios Implementados
Frontend:

✅ Input acepta image/*,application/pdf
✅ Label actualizado: "Fotografías / Documentos PDF *"
✅ Preview diferenciado: PDFs muestran icono 📝 rojo en lugar de imagen
✅ Nombre de archivo PDF visible en el preview
✅ Contador genérico: "archivo(s) cargado(s)"
Backend:

✅ Agregado pypdf==4.0.1 a requirements.txt
✅ Detección automática de PDFs por content_type o extensión
✅ Extracción de texto de PDFs usando pypdf.PdfReader
✅ Validación de PDFs vacíos (sin texto extraíble)
✅ Prompts adaptados automáticamente para PDFs
✅ Soporte en OpenAI y Gemini (análisis de texto en lugar de vision)
✅ Límite de 4000 caracteres del PDF para análisis
🎯 Funcionamiento
Usuario sube PDF → Sistema detecta tipo de archivo
Extrae texto → PyPDF lee todas las páginas
Análisis IA → Envía texto al modelo (no usa Vision API)
Respuesta → Misma estructura JSON que con imágenes
⚠️ Limitaciones
PDFs escaneados sin OCR no funcionarán (requieren texto seleccionable)
Máximo 4000 caracteres del PDF enviados al AI
📦 Versiones
Frontend: 1.0.91 → 1.0.92
Backend: 1.0.89 → 1.0.90

backend/app/main.py

@@ -207,7 +207,7 @@ def send_completed_inspection_to_n8n(inspection, db):
         # No lanzamos excepción para no interrumpir el flujo normal
 
 
-BACKEND_VERSION = "1.0.89"
+BACKEND_VERSION = "1.0.90"
 app = FastAPI(title="Checklist Inteligente API", version=BACKEND_VERSION)
 
 # S3/MinIO configuration
@@ -2558,11 +2558,52 @@ async def analyze_image(
             "message": "No hay configuración de IA activa. Configure en Settings."
         }
     
-    # Guardar imagen temporalmente
+    # Guardar archivo temporalmente y procesar según tipo
     import base64
+    from pypdf import PdfReader
     
     contents = await file.read()
+    file_type = file.content_type
+    
+    print(f"📄 Tipo de archivo: {file_type}")
+    
+    # Detectar si es PDF
+    is_pdf = file_type == 'application/pdf' or file.filename.lower().endswith('.pdf')
+    
+    if is_pdf:
+        print("📕 Detectado PDF - extrayendo texto...")
+        try:
+            from io import BytesIO
+            pdf_file = BytesIO(contents)
+            pdf_reader = PdfReader(pdf_file)
+            
+            # Extraer texto de todas las páginas
+            pdf_text = ""
+            for page_num, page in enumerate(pdf_reader.pages):
+                pdf_text += f"\n--- Página {page_num + 1} ---\n"
+                pdf_text += page.extract_text()
+            
+            print(f"✅ Texto extraído: {len(pdf_text)} caracteres")
+            
+            if not pdf_text.strip():
+                return {
+                    "status": "error",
+                    "message": "No se pudo extraer texto del PDF. Puede ser un PDF escaneado sin OCR."
+                }
+                
+            # Para PDFs usamos análisis de texto, no de imagen
+            image_b64 = None
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Error al procesar PDF: {str(e)}")
+            return {
+                "status": "error",
+                "message": f"Error al procesar PDF: {str(e)}"
+            }
+    else:
+        # Es una imagen
         image_b64 = base64.b64encode(contents).decode('utf-8')
+        pdf_text = None
     
     # Obtener contexto de la pregunta si se proporciona
     question_obj = None
@@ -2715,6 +2756,13 @@ NOTA:
 - "context_match" debe ser true si la imagen muestra un componente vehicular relevante, false si no corresponde."""
             user_message = "Analiza este componente del vehículo para la inspección general."
         
+        # Ajustar prompt si es PDF en lugar de imagen
+        if is_pdf:
+            system_prompt = system_prompt.replace("Analiza la imagen", "Analiza el documento PDF")
+            system_prompt = system_prompt.replace("la imagen", "el documento")
+            system_prompt = system_prompt.replace("context_match", "document_relevance")
+            user_message = user_message.replace("imagen", "documento PDF")
+
         print(f"\n🤖 PROMPT ENVIADO AL AI:")
         print(f"Provider: {ai_config.provider}")
         print(f"Model: {ai_config.model_name}")
@@ -2726,9 +2774,19 @@ NOTA:
             import openai
             openai.api_key = ai_config.api_key
             
-            response = openai.ChatCompletion.create(
+            # Construir mensaje según si es PDF o imagen
-                model=ai_config.model_name,
+            if is_pdf:
-                messages=[
+                # Para PDF, solo texto
+                messages_content = [
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {
+                        "role": "user",
+                        "content": f"{user_message}\n\n--- CONTENIDO DEL DOCUMENTO PDF ---\n{pdf_text[:4000]}"  # Limitar a 4000 chars
+                    }
+                ]
+            else:
+                # Para imagen, usar vision
+                messages_content = [
                     {"role": "system", "content": system_prompt},
                     {
                         "role": "user",
@@ -2743,7 +2801,11 @@ NOTA:
                             }
                         ]
                     }
-                ],
+                ]
+            
+            response = openai.ChatCompletion.create(
+                model=ai_config.model_name,
+                messages=messages_content,
                 max_tokens=500
             )
             
@@ -2757,11 +2819,17 @@ NOTA:
             genai.configure(api_key=ai_config.api_key)
             model = genai.GenerativeModel(ai_config.model_name)
             
-            # Convertir base64 a imagen PIL
-            image = Image.open(BytesIO(contents))
-            
             prompt = f"{system_prompt}\n\n{user_message}"
+            
+            if is_pdf:
+                # Para PDF, solo texto
+                prompt_with_content = f"{prompt}\n\n--- CONTENIDO DEL DOCUMENTO PDF ---\n{pdf_text[:4000]}"
+                response = model.generate_content(prompt_with_content)
+            else:
+                # Para imagen, incluir imagen
+                image = Image.open(BytesIO(contents))
                 response = model.generate_content([prompt, image])
+                
             ai_response = response.text
             
         else:

backend/requirements.txt

@@ -14,6 +14,7 @@ openai==1.10.0
 google-generativeai==0.3.2
 Pillow==10.2.0
 reportlab==4.0.9
+pypdf==4.0.1
 python-dotenv==1.0.0
 boto3==1.34.89
 requests==2.31.0

frontend/package.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
   "name": "checklist-frontend",
   "private": true,
-  "version": "1.0.91",
+  "version": "1.0.92",
   "type": "module",
   "scripts": {
     "dev": "vite",

frontend/public/service-worker.js

@@ -1,6 +1,6 @@
 // Service Worker para PWA con detección de actualizaciones
 // IMPORTANTE: Actualizar esta versión cada vez que se despliegue una nueva versión
-const CACHE_NAME = 'ayutec-v1.0.91';
+const CACHE_NAME = 'ayutec-v1.0.92';
 const urlsToCache = [
   '/',
   '/index.html'

frontend/src/App.jsx

@@ -5007,10 +5007,10 @@ function InspectionModal({ checklist, existingInspection, user, onClose, onCompl
                 {currentQuestion.allow_photos && (
                   <div>
                     <label className="block text-sm font-medium text-gray-700 mb-2">
-                      Fotografías *
+                      Fotografías / Documentos *
                       {currentQuestion.max_photos && (
                         <span className="ml-2 text-xs text-gray-600">
-                          (máximo {currentQuestion.max_photos} foto{currentQuestion.max_photos > 1 ? 's' : ''})
+                          (máximo {currentQuestion.max_photos} archivo{currentQuestion.max_photos > 1 ? 's' : ''})
                         </span>
                       )}
                       {(checklist.ai_mode === 'assisted' || checklist.ai_mode === 'full') && (
@@ -5023,7 +5023,7 @@ function InspectionModal({ checklist, existingInspection, user, onClose, onCompl
                     <input
                       key={`photo-input-${currentQuestion.id}`}
                       type="file"
-                      accept="image/*"
+                      accept="image/*,application/pdf"
                       multiple={currentQuestion.max_photos > 1}
                       onChange={(e) => {
                         handlePhotoChange(currentQuestion.id, e.target.files)
@@ -5038,16 +5038,23 @@ function InspectionModal({ checklist, existingInspection, user, onClose, onCompl
                     {answers[currentQuestion.id]?.photos?.length > 0 && (
                       <div className="mt-3 space-y-2">
                         <div className="text-sm font-medium text-gray-700">
-                          {answers[currentQuestion.id].photos.length} foto(s) cargada(s):
+                          {answers[currentQuestion.id].photos.length} archivo(s) cargado(s):
                         </div>
                         <div className="grid grid-cols-3 gap-2">
                           {answers[currentQuestion.id].photos.map((photo, index) => (
                             <div key={index} className="relative group">
+                              {photo.type === 'application/pdf' ? (
+                                <div className="w-full h-24 flex flex-col items-center justify-center bg-red-50 border-2 border-red-300 rounded-lg">
+                                  <span className="text-3xl">📝</span>
+                                  <span className="text-xs text-red-700 mt-1">PDF</span>
+                                </div>
+                              ) : (
                                 <img
                                   src={URL.createObjectURL(photo)}
                                   alt={`Foto ${index + 1}`}
                                   className="w-full h-24 object-cover rounded-lg border border-gray-300"
                                 />
+                              )}
                               <button
                                 type="button"
                                 onClick={() => handleRemovePhoto(currentQuestion.id, index)}
@@ -5057,7 +5064,7 @@ function InspectionModal({ checklist, existingInspection, user, onClose, onCompl
                                 ✕
                               </button>
                               <div className="text-xs text-center text-gray-600 mt-1">
-                                Foto {index + 1}
+                                {photo.type === 'application/pdf' ? photo.name : `Foto ${index + 1}`}
                               </div>
                             </div>
                           ))}

frontend/src/Sidebar.jsx

@@ -140,7 +140,7 @@ export default function Sidebar({ user, activeTab, setActiveTab, sidebarOpen, se
         {sidebarOpen && (
           <div className="mb-3 px-2 py-1.5 bg-indigo-900/30 rounded-lg border border-indigo-700/30">
             <p className="text-xs text-indigo-300 text-center font-medium">
-              Ayutec v1.0.91
+              Ayutec v1.0.92
             </p>
           </div>
         )}