Tutorial de ElevenLabs: Tu Guía para Construir una IA con Voz

Introducción: Desatar el potencial de la API de ElevenLabs

Bienvenido a este tutorial en profundidad donde desbloquearás todo el potencial de la API de Eleven Labs para crear una aplicación dinámica de socio de lluvia de ideas impulsada por IA. En esta sección, te presentaremos el emocionante mundo de la API de Eleven Labs y te daremos un vistazo de lo que nos espera en esta guía completa.

¿Estás listo para embarcarte en un viaje al reino de la creatividad impulsada por IA? La API de Eleven Labs abre la puerta a posibilidades infinitas, permitiéndote aprovechar el poder de la síntesis de voz de IA para tus aplicaciones únicas. En las siguientes secciones, profundizaremos en las tecnologías que forman la base de nuestro proyecto. Comencemos nuestra exploración de la API de Eleven Labs, Claude de Anthropic, ReactJS y Flask mientras desarrollamos tu aplicación de socio de lluvia de ideas impulsada por IA paso a paso.

Introducción a ElevenLabs y la síntesis de voz

ElevenLabs es una empresa de investigación en tecnología de voz que desarrolla "el software de voz por IA más atractivo para editores y creadores." Su objetivo es convertir instantáneamente el audio hablado entre idiomas, haciendo que el soporte de audio multilingüe bajo demanda sea una realidad en educación, streaming, audiolibros, juegos, películas e incluso conversación en tiempo real. Ofrecen un conjunto de herramientas que van desde la clonación de voces hasta el diseño de voces sintéticas, siendo su oferta principal los modelos de texto a voz que dependen de alta compresión y comprensión del contexto.

Entendiendo Claude de Anthropic: El motor de IA de tu chatbot

Anthropic es una empresa de seguridad e investigación de IA. Esto significa que, además de desarrollar productos como modelos de IA, también enfatizan la seguridad, interpretabilidad y confiabilidad de los sistemas de IA. Creen que la IA tiene el potencial de cambiar fundamentalmente la forma en que funciona el mundo. Al promover la seguridad de la IA a gran escala en la industria, su objetivo es construir sistemas de IA avanzados que sean confiables, interpretables y dirigibles.

Basado en su investigación, lanzaron su producto, un modelo de IA llamado Claude. Claude es accesible a través de una interfaz de chat y una API gratuita capaz de realizar una amplia variedad de tareas de conversación y procesamiento de texto mientras mantiene un alto grado de confiabilidad y previsibilidad. Los usuarios describen las respuestas de Claude como "detalladas y fácilmente entendibles, sintiéndose como una conversación natural". Por esta razón, hemos elegido Claude de Anthropic para potenciar nuestra aplicación de chatbot de socio de lluvia de ideas.

Aprovechando ReactJS para Interfaces de Usuario Intuitivas

ReactJS es una biblioteca de JavaScript/TypeScript para desarrollar interfaces de usuario que es particularmente popular para aplicaciones de una sola página. Permite a los desarrolladores construir aplicaciones tanto simples como complejas desde cero utilizando una arquitectura basada en componentes. Una característica especialmente popular de React es su gestión de estado simple pero poderosa, que actualiza y renderiza partes específicas de la interfaz de usuario sin requerir recargas completas de la página. Por lo tanto, usaremos ReactJS para construir el frontend de nuestra aplicación de chatbot de socio de lluvia de ideas.

Construyendo un Backend Robusto con Flask

Flask es un marco web ligero y fácil de usar basado en Python. Los desarrolladores pueden comenzar pequeño agregando algunas rutas y desarrollar la aplicación aún más integrando funcionalidades adicionales en el camino. Este tutorial aprovecha Flask para construir el backend de nuestra aplicación de chatbot, ya que muchas bibliotecas como anthropic y elevenlabs están disponibles principalmente para Python.

Requisitos Previos

Antes de sumergirnos en este tutorial, es recomendable tener conocimientos básicos de:

• Python, preferiblemente Flask.
• TypeScript y ReactJS.
• Acceso a la API de ElevenLabs.
• Acceso a la API de Claude de Anthropic.

Esquema

Aquí hay un resumen de lo que cubriremos en este tutorial:

1. Inicializando los Proyectos
2. Construyendo el Backend
3. Probando el Backend
4. Construyendo el Frontend
5. Probando la Aplicación Brainstormy

Tutorial Paso a Paso: Cómo Usar la API de Eleven Labs

Paso 1: Inicializando los Proyectos

Primero lo primero, iniciemos nuestros proyectos para nuestra aplicación de chatbot, que llamaremos "Brainstormy". En este tutorial, crearemos dos proyectos separados: uno para el backend y otro para el frontend.

Inicializando el Backend

• Crea un nuevo directorio para tu proyecto: Nombraremos el backend de nuestro proyecto brainstormy-backend. Vamos a crear el directorio y navegar hacia él.
• Crea un nuevo entorno virtual: A continuación, crearemos nuestro entorno virtual, llamado env.
• Activa el entorno virtual: El comando varía según el sistema operativo.
• En macOS y Linux:
• En Windows:
• Instala Flask: Ahora que nuestro entorno virtual está activado, podemos instalar nuestras dependencias, comenzando con Flask.
• Crea una nueva aplicación Flask: Vamos a crear un nuevo archivo llamado app.py y editarlo con nuestro IDE favorito. Añadiremos el siguiente código para crear una aplicación Flask con una ruta que devuelve Hola, Mundo!.

Inicializando el Frontend

• Crea una nueva aplicación ReactJS: Podemos crear una nueva aplicación ReactJS usando create-react-app. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
• Instalando TailwindCSS para Estilo: En el proyecto brainstormy-client, ejecuta comandos para instalar TailwindCSS a través de npm e inicializar la biblioteca.
• Inicia la aplicación ReactJS: Navega hasta tu nuevo directorio de proyecto y comienza la aplicación:

El comando debería ejecutar la aplicación en modo de desarrollo, abriéndola automáticamente en tu navegador predeterminado.

Paso 2: Construyendo el Backend

Ahora, ¡profundicemos en la parte de codificación! Comenzaremos agregando controladores para los endpoints de nuestro backend. Primero, instalaremos las dependencias restantes.

Instalando las Bibliotecas Necesarias

Ejecuta el comando para instalar todas las bibliotecas requeridas, incluyendo flask-cors, anthropic, elevenlabs, y una versión bloqueada de pydantic para evitar problemas de compatibilidad.

Editando el archivo app.py

• Importa los módulos necesarios: Importa bibliotecas como os, flask, elevenlabs, y anthropic, junto con CORS para manejar las solicitudes de origen cruzado.
• Inicializa la aplicación Flask: Configura CORS para permitir solicitudes desde http://localhost:3000 y http://example.com.
• Establece la clave API para ElevenLabs: Recupera la clave API de las variables de entorno y configúrala en la biblioteca.
• Define la ruta para generar la respuesta del chat: Crea un endpoint /chat que acepte el historial de conversación y devuelva la respuesta del modelo Claude.
• Define la ruta para generar el discurso: Crea un endpoint /talk para generar discursos a partir de respuestas de chat.
• Ejecuta la aplicación Flask: Inicia la aplicación Flask con el modo de depuración habilitado para facilitar la solución de problemas.

Editando el archivo .env

Almacena tus claves API en el archivo .env para mayor seguridad.

Paso 3: Probando el Backend

Verifica que el backend funcione correctamente usando herramientas como Postman o Insomnia para enviar solicitudes POST a las rutas de Flask.

Endpoint /chat

Prueba el endpoint /chat enviando un payload JSON con una lista de objetos de mensaje para recibir ideas sobre cómo innovar el sistema de salud.

Endpoint /talk

Prueba el endpoint /talk enviando la respuesta del endpoint /chat como un guion para generar discurso a través de ElevenLabs.

Paso 4: Construyendo el Frontend

Ahora que el backend está completo, construyamos el frontend. Nuestro enfoque estará en dos componentes: el componente App y el componente Chatbot.

App.tsx

Importa el componente Chatbot e inclúyelo dentro del elemento.

Chatbot.tsx

Declara las declaraciones de importación y crea interfaces para los mensajes. Maneja estados como mensajes, entrada, estado de carga y un reproductor de audio.

Incluye controladores de eventos para actualizar el estado de entrada y enviar solicitudes al endpoint /chat para recuperar y reproducir respuestas de audio.

public/index.html

Actualiza el título de la aplicación a Brainstormy para una experiencia de usuario atractiva.

Paso 5: Probando la Aplicación Brainstormy

Una vez que el frontend esté completo, interactúa con el chatbot, envía varios mensajes y verifica las respuestas. Verifica la interactividad y funcionalidad de la aplicación asegurándote de que el discurso sintetizado se reproduzca con éxito.

Conclusión

En este tutorial, demostramos cómo usar la API de ElevenLabs para integrar voz generada por IA en nuestra aplicación de socio de lluvia de ideas impulsada por IA. Al aprovechar el modelo Claude de Anthropic, aseguramos respuestas más atractivas y humanas para nuestras ideas, haciendo de esta una solución ideal para una aplicación de socio de lluvia de ideas.

Al entregar la voz generada como un archivo de audio, pudimos incorporar la voz en nuestra aplicación frontend sin problemas, activando automáticamente la respuesta de audio al recibirla. Esto mejora la interactividad de nuestra aplicación de socio de lluvia de ideas, fomentando discusiones más atractivas.