UNIA-Emotion

La historia

UNIA-Emotion es el proyecto más reciente y la pieza más completa del ecosistema UNIA. Combina tres frentes que normalmente se construyen en silos: comprensión del lenguaje con un LLM, detección de emoción a partir del texto y el tono, y respuesta hablada con voz natural usando ElevenLabs. El frontend es una app en TypeScript desplegada en Vercel; el backend de prototipado y los notebooks de investigación viven en Streamlit, donde el equipo académico puede ajustar prompts, cargar datasets y validar respuestas sin tocar producción. La capa de IA usa un LLM para razonar sobre el contexto del usuario, un clasificador de emociones afinado (fine-tune sobre un modelo open-source ya entrenado) y una pipeline de voz que convierte la respuesta en audio expresivo a través de ElevenLabs. La decisión arquitectónica más importante fue separar el track de investigación (Streamlit, iterable por hora) del track de producto (TypeScript, estable), de forma que el equipo académico puede probar hipótesis nuevas sin congelar el frontend y los usuarios no se enteran de los experimentos en curso. Resultado: investigación que se convierte en código que corre, no en un paper que nadie lee.