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8527f56 6c3e8ec 8527f56 c77f951 74f3ddf c77f951 0c28e62 74f3ddf 0c28e62 8527f56 |
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import gradio as gr
import openai
import os
from gdmk_aux import generacion_llm
# Load API key and email credentials from environment variables
api_key = os.getenv("OPENAI_KEY")
sender_email = os.getenv("EMAIL_USER")
email_password = os.getenv("EMAIL_PASS")
receiver_email = os.getenv("EMAIL_USER") # Destination email
client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
# Define the LLM function
def generacion_llm(texto_input):
formato_json = '''
{
"nombre_usuario": " ",
"ubicaci贸n_geogr谩fica": " ",
"descripci贸n_reto": " ",
"dudas_conceptuales": " ",
"certezas_conceptuales": " ",
"expectativas_del_taller": " "
}
'''
mensaje_sistema = (
"Eres un experto en identificar aspectos descriptivos de las razones "
"por las cuales un usuario necesita asesor铆a para implementar retos "
"que involucren inteligencia artificial de varios tipos."
)
mensaje_usuario = (
f"Analizar el texto: \nTexto a Analizar: {texto_input}, que es una redacci贸n \
libre de un usuario que busca asesor铆a para su uso 贸ptimo de la inteligencia \
artificial, que busca orientaci贸n a trav茅s de un taller de asesor铆a de un facilitador, \
para lo cual te pido identifiques los siguientes extractos del texto \
en el formato JSON: {formato_json}\n Si no hubiera claridad suficiente sobre alguno \
de los contenidos del formato JSON, escribir 'No hay suficiente informaci贸n'"
)
version_model = 'gpt-3.5-turbo-0125'
try:
response = client.chat.completions.create(
model=version_model,
messages=[
{"role": "system", "content": mensaje_sistema},
{"role": "user", "content": mensaje_usuario}
],
temperature=0.8,
max_tokens=300,
top_p=1,
)
texto_respuesta = response.choices[0].message.content
return texto_respuesta
except Exception as e:
return f"Error: {e}"
# Define Gradio app
with gr.Blocks() as interface:
gr.Markdown(
"""
# Estructurador de Autodiagn贸stico
Ingrese el texto para analizar y extraer informaci贸n en un formato JSON predefinido.
Aseg煤rese de incluir, no necesariamente en orden:
* Nombre de usuario.
* Ubicaci贸n geogr谩fica (ciudad, pa铆s).
* Descripci贸n de su reto.
* Dudas conceptuales sobre tecnolog铆as cognitivas.
* Certezas conceptuales.
* Expectativas del taller.
"""
)
with gr.Row():
input_text = gr.Textbox(label="Texto libre para estructurar", lines=3)
output_json = gr.Textbox(label="Resultado JSON", interactive=False)
submit_button = gr.Button("Procesar")
submit_button.click(fn=generacion_llm, inputs=input_text, outputs=output_json)
email = gr.Textbox(label="Email (Obligatorio)")
imagen = gr.Image(label="Voucher de Pago (Obligatorio)")
email_button = gr.Button("Enviar por Email")
#submit_button.click(fn=pendiente, inputs=input_text, outputs=output_json)
gr.Markdown(
"""Potenciado por GestioDin谩mica漏2024"""
)
gr.Image('gdmk_logo.png')
interface.launch(share=True)
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