FastAPI + Gemini API: Implementa RAG para aplicaciones web inteligentes

FastAPI lidera el desarrollo web Python 2025 con +70K estrellas GitHub, superando Flask. Combinado con Gemini API (compatible OpenAI), permite crear chatbots RAG que responden preguntas basadas en documentos privados con precisión del 90%+.

¿Qué es RAG con FastAPI?

RAG combina retrieval de documentos relevantes con generación AI. FastAPI maneja la API async, Gemini procesa consultas multimodal, y vector stores como Pinecone almacenan embeddings.

Implementación Paso a Paso

1. Setup FastAPI + dependencias

pip install fastapi uvicorn google-generativeai chromadb sentence-transformers

# main.py
from fastapi import FastAPI
import google.generativeai as genai

app = FastAPI()
genai.configure(api_key="TU_GEMINI_KEY")
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')

2. Endpoint RAG funcional

@app.post('/rag-query')
async def rag_query(query: str):
    # Retrieval: busca documentos similares
    docs = retrieve_docs(query)  # ChromaDB
    
    # Generation con contexto
    prompt = f"Contexto: {docs}\nPregunta: {query}"
    response = model.generate_content(prompt)
    return {'answer': response.text}

Ventajas de esta implementación

• Async nativo: FastAPI maneja 10K+ req/s con Gemini
• Compatible OpenAI: Cambia 3 líneas para migrar modelos
• Escalabilidad: ChromaDB local o Pinecone cloud
• Multimodal: Gemini procesa texto+imágenes en queries
• Producción-ready: Rate limiting y caching integrados