Presentamos una guía práctica de estructura de carpetas para construir una API GenAI con Python y FastAPI pensada para equipos de desarrollo que necesitan escalabilidad y claridad en sus proyectos.
Estructura recomendada del proyecto genai_app: carpeta app que contiene archivos principales y subcarpetas como models, services, api, utils y middleware. Archivos y elementos clave en la raiz del proyecto incluyen requirements.txt, .env, README.md y run.sh para lanzar la aplicación. Dentro de app se sugiere encontrar __init__.py, main.py punto de entrada de FastAPI, config.py para ajustes de entorno, models con genai.py para esquemas Pydantic, services con genai_service.py que implementa la logica central, api con genai_routes.py para las rutas, utils con helpers.py y middleware con auth.py. Ademas tests con test_genai.py para pruebas unitarias e integracion.
Descripcion de componentes principales: main.py crea la aplicacion FastAPI importa el router definido en app.api.genai_routes y registra rutas en la aplicacion. genai_routes.py utiliza APIRouter y define un endpoint POST en la ruta /generate que recibe un modelo de entrada GenAIRequest y delega el trabajo al servicio de generacion. genai_service.py contiene la funcion generate_response que recibe un prompt en texto plano, realiza la invocacion al modelo GenAI o a la capa que integre OpenAI HuggingFace o LangChain y devuelve la respuesta procesada en formato estructurado. Los modelos en models genai.py deben definirse con Pydantic para validacion clara de los datos de entrada y salida.
Ejemplo de ejecucion: el script run.sh puede lanzar uvicorn app.main:app con opciones --reload --host 0.0.0.0 --port 8000 para desarrollo local. Para entornos de produccion se recomiendan ajustes adicionales de configuracion, gestion de variables de entorno y despliegue en contenedores o servicios cloud.
Mejoras opcionales para un proyecto empresarial: soporte Docker con Dockerfile y docker-compose para despliegue reproducible, conversion de endpoints y servicios a async def para manejar concurrencia de forma eficiente, integracion directa de SDKs de OpenAI o HuggingFace en genai_service.py, y uso de LangChain o frameworks similares para orquestacion de flujos de IA avanzados. Monitoreo, logging centralizado y pruebas automatizadas son componentes clave para calidad y escalabilidad.
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