DocIndex::contextoIA() selecciona los documentos relevantes a la pregunta y
devuelve su texto. Reutiliza el filtrado por rol ya existente: al contexto que
se envía al modelo solo entra lo que ese usuario podría leer por su cuenta en
el módulo Soporte, así el asistente no puede revelar contenido restringido.
Verificado: un recepcionista preguntando por permisos recibe solo el manual
básico, sin el SQL ni los detalles internos que sí recibe un administrador.
- services/GeminiService.php concentra la llamada a la API y la contabilidad
del presupuesto, que antes vivía dentro de ai_chat.php y ahora comparten los
dos asistentes.
- La LIA del turnero suma la documentación a su contexto operativo, así responde
tanto "cuánto facturamos hoy" como "cómo marco un paciente ausente".
- modules/soporte/api/ai_docs.php es el asistente de la documentación: no accede
a datos de pacientes ni de la operación, solo a los documentos visibles. A
diferencia del anterior no exige acceso al turnero, así que lo puede usar
cualquier usuario autenticado desde la página de documentación.
- La respuesta cita de qué documentos salió.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Cada pregunta se enviaba sola, sin los intercambios previos, así que un
seguimiento del tipo "¿y de esos cuántos en la mañana?" no tenía contexto.
Ahora el dashboard acumula los últimos 4 intercambios y los envía; el
backend los valida y antepone a la pregunta actual (recortados para no
inflar el consumo).
El prompt pedía "responde de forma concisa" en todos los casos, lo que
sumado al tope de tokens producía respuestas cortadas. Ahora ajusta el
detalle a lo que pide la pregunta y sabe que tiene historial disponible.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
El límite de salida estaba en 600 tokens (~450 palabras), que truncaba a
media frase las respuestas largas — listados de turnos del día, comparativas
por bacteriólogo. Gemini Flash admite hasta 8192; 2048 cubre esos casos sin
inflar el consumo del presupuesto.
Además el código nunca leía finishReason, así que una respuesta cortada por
MAX_TOKENS llegaba al usuario indistinguible de una completa. Ahora se marca
en el texto y se expone el flag `truncada` en la respuesta JSON.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
- ai_chat.php: cuenta tokens reales desde Gemini usageMetadata, persiste en lab_config, bloquea con HTTP 402 al agotar 1.000.000
- dashboard.php: _actualizarTokens() actualiza barra visual, _bloquearLIA() deshabilita input+mic y muestra aviso de soporte
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- ai_chat.php: contexto completo (tiempos, facturación, franjas, turnos detallados)
- Preguntas soportadas: demoras por recepcionista, total facturado, horas pico,
tiempo total por paciente, exámenes, búsqueda por cédula
- Panel flotante de chat en dashboard (botón robot azul)
- Búsqueda de tabla ahora filtra por cédula/documento
- Ícono de fila gira al expandir detalle (flecha → rotada)
- lab_configuracion.php: nueva sección IA con campo token Gemini
- save_config.php: permite guardar gemini_api_key
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
