✅ Chat AI Assistant con Archivos Adjuntos Implementado

🎯 Nueva Funcionalidad Completa
Se ha implementado un sistema de chat conversacional con IA que permite adjuntar archivos (imágenes y PDFs), similar a ChatGPT, con prompt personalizable y envío completo al webhook.

📋 Características Implementadas
1. Adjuntar Archivos en el Chat
✅ Botón 📎 para adjuntar archivos
✅ Soporte para imágenes (JPG, PNG, etc.) y PDFs
✅ Preview de archivos adjuntos antes de enviar
✅ Eliminación individual de archivos adjuntos
✅ Múltiples archivos por mensaje
✅ Validación de tipos de archivo
2. Procesamiento Backend de Archivos
✅ Endpoint modificado para recibir FormData con archivos
✅ PDFs: Extracción automática de texto con pypdf
✅ Imágenes: Conversión a base64 para Vision AI
✅ Análisis combinado de texto + imágenes
✅ Límite de 2000 caracteres por PDF para optimizar
3. Integración con IA
✅ OpenAI Vision: Soporte multimodal (texto + imágenes)
✅ Gemini: Soporte de imágenes y texto
✅ Contexto enriquecido con archivos adjuntos
✅ Prompts adaptados según tipo de archivo
4. Custom Prompt por Checklist
✅ Campo assistant_prompt configurable por pregunta
✅ Campo assistant_instructions para instrucciones adicionales
✅ Control de longitud de respuesta (short/medium/long)
✅ Contexto automático del vehículo en cada mensaje
5. Persistencia del Chat
✅ Nuevo campo chat_history en modelo Answer
✅ Migración SQL: add_chat_history_to_answers.sql
✅ Guardado automático del historial completo
✅ Restauración del chat al reabrir
6. Envío al Webhook (n8n)
✅ Todos los chats incluidos en send_completed_inspection_to_n8n()
✅ Campo chat_history en cada respuesta del webhook
✅ Incluye metadata de archivos adjuntos
✅ Tipo de pregunta identificado en webhook
✅ Datos completos para análisis posterior

backend/app/models.py

@@ -157,6 +157,7 @@ class Answer(Base):
     comment = Column(Text)  # Comentarios adicionales
     
     ai_analysis = Column(JSON)  # Análisis de IA si aplica
+    chat_history = Column(JSON)  # Historial de chat con AI Assistant (para tipo ai_assistant)
     is_flagged = Column(Boolean, default=False)  # Si requiere atención
     
     created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())