Primeira versão

.gitattributes

@@ -33,3 +33,7 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+data/my_deeplake/about/embedding/chunks/973e081db0544222 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+data/my_deeplake/about/metadata/chunks/c51ff9e272304c94 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+data/my_deeplake/sales_pitch/embedding/chunks/eca964c6b560409d filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+data/my_deeplake/sales_pitch/metadata/chunks/8473e553fb734659 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

.gitignore

@@ -0,0 +1,2 @@
+__pycache__
+.idea

MLSalesPitch.py

@@ -0,0 +1,328 @@
+import time
+import urllib
+import spacy
+import pandas as pd
+import unicodedata
+import requests
+import json
+import os
+import tiktoken
+from bs4 import BeautifulSoup
+from openai import OpenAI
+from langchain.document_loaders import DataFrameLoader
+from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
+from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
+# from langchain.vectorstores.deeplake import DeepLake
+from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
+from langchain.chat_models import ChatOpenAI
+from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
+from langchain.schema.runnable import RunnableParallel
+from urllib.parse import quote
+from urllib.request import Request
+
+
+class MLSalesPitch:
+
+    def __init__(self):
+        self.retriever_sales_pitch = None
+        self.retriever_about = None
+
+        self.TOKEN_ML = os.environ['TOKEN_ML']
+        self.OPENAI_API_KEY = os.environ['OPENAI_KEY']
+
+        self.client = OpenAI()
+        self.nlp = None#spacy.load("pt_core_news_sm")
+
+        OpenAI.api_key = self.OPENAI_API_KEY
+
+        self.output_parser = StrOutputParser()
+        self.model = ChatOpenAI(openai_api_key=self.OPENAI_API_KEY, model="gpt-3.5-turbo")
+
+        template = """Com base nas seguintes informações de produtos fornecidas abaixo:
+
+        {about}
+        
+        Crie um discurso muito convincente e interessante de venda para os seguintes produtos:
+        
+        {products}
+        
+        Que fazem parte da sub_categoria:
+        
+        {sub_category}
+        
+        Pontue bem as vantagens dos produtos e suas caracteristicas bem como a grande oportunidade que o cliente está tendo em adquiri-los
+        
+        Tenha como base os seguintes discursos de venda:
+        
+        {sales_pitch}
+        
+        Não fique preso apenas um discurso de venda. Leve mais em consideração a construção dos discrusos bem como as vantagens, caracterisitcas e descrição dos produtos.
+        
+        Adicione preços para os produtos como variáveis com prefixo _PRECO_
+        
+        Não se identifique e não coloque o nome da empresa
+        """
+
+        self.prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
+
+    def get_ml_product_descriptions(self):
+        f = open('/data/ml_categories.json', 'r')
+
+        categories_json = json.load(f)
+
+        df = pd.read_csv('/data/mercado_livre_products.csv')
+
+        for item in categories_json:
+            category = {'name': categories_json[item]['name'], 'id': categories_json[item]['id']}
+
+            for sub_category in categories_json[item]['children_categories']:
+                offset = 0
+                limit = 50
+                while offset < 1000:
+
+                    headers = {'Authorization': f'Bearer {self.TOKEN_ML}'}
+                    ans = \
+                        requests.get(f"https://api.mercadolibre.com/sites/MLB/search?category="
+                                     f"{sub_category['id']}&search_type=scan&offset={offset}&limit=50",
+                                     headers=headers)
+
+                    if ans.ok:
+                        data_ans = ans.json()
+
+                        print(
+                            f"[{sub_category['name']}]: {100.0 * (offset / int(data_ans['paging']['total']))}"
+                            f" downloaded...")
+
+                        if len(data_ans['results']) == 0:
+                            break
+
+                        lt_prod_info = [{'id': info['id'], 'title': info['title']} for info in data_ans['results']]
+
+                        for info in lt_prod_info:
+                            resp = requests.get(f"https://api.mercadolibre.com/items/{info['id']}/description",
+                                                headers=headers)
+
+                            if resp.ok:
+                                data_resp = resp.json()
+                                if 'plain_text' in data_resp:
+                                    info['description'] = data_resp['plain_text']
+
+                        df_tmp = pd.DataFrame.from_dict(lt_prod_info)
+                        df_tmp['category'] = category['name']
+                        df_tmp['sub_category'] = sub_category['name']
+
+                        df: pd.DataFrame = pd.concat([df, df_tmp])
+
+                        df.to_csv('/data/mercado_livre_products.csv', header=True, index=False)
+                    else:
+                        print(f'FAIL! Error {ans.status_code}: {ans.content}')
+
+                    offset = offset + limit + 1
+
+    @staticmethod
+    def enrich_with_google_search():
+        df = pd.read_csv('/data/mercado_livre_products.csv', low_memory=False)
+
+        df.to_csv('/data/mercado_livre_products_enriched_with_google_about.csv', header=True, index=False)
+
+        p_names = list(set(df['title'].to_list()))
+        map_name = {}
+        k = 0
+
+        for name in p_names:
+            url = 'https://www.google.com/search?q=' + quote('sobre ou descrição: ' + name)
+
+            req = Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
+
+            lt_text = []
+
+            try:
+                response = urllib.request.urlopen(req)
+
+                if response.code == 429:
+                    print(f'Sleeping {int(response.headers["Retry-After"])} seconds...')
+                    time.sleep(int(response.headers["Retry-After"]))
+
+                content = response.read().decode('UTF-8').replace(u'\xa0', u' ')
+
+                soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
+
+                div_bs4 = soup.find_all('div', {"class": "BNeawe s3v9rd AP7Wnd"})
+
+                lt_text = [p.get_text() for p in div_bs4]
+            except Exception as error:
+                print(error)
+
+            map_name[name] = ', '.join(lt_text)
+
+            df2 = pd.read_csv('/data/mercado_livre_products_enriched_with_google_about.csv', low_memory=False)
+
+            df2['about'] = df2[['title', 'about']].apply(
+                lambda x: map_name[x[0]] if ((x[0] in map_name.keys()) and (x[1] is None)) else x[1], axis=1)
+
+            df2.to_csv('/data/mercado_livre_products_enriched_with_google_about.csv', header=True, index=False)
+
+            k = k + 1
+            print(f'[{k} of {len(p_names)}]: {(k / len(p_names)) * 100.0}% completed')
+
+            time.sleep(1)
+
+    def cleans_and_preprocesses_the_data(self) -> pd.DataFrame:
+        df_ml = pd.read_csv('/data/mercado_livre_products_enriched_with_google_about.csv', low_memory=False)
+        df_ml = df_ml[~(df_ml['description'].isna() | df_ml['about'].isna())]
+
+        df_ml['description'] = df_ml['description'].apply(lambda x: self.__clean_txt(x))
+        df_ml['description'] = df_ml['description'].apply(lambda x: x[0: self.__find_best_position_to_cut(x) + 1])
+        df_ml['about'] = df_ml['about'].apply(lambda x: x[0: self.__find_best_position_to_cut(x) + 1])
+
+        df_ml['size'] = df_ml['description'].apply(lambda x: self.__count_tokens(x))
+
+        df_ml = df_ml.sort_values(by=['size'], ascending=False)
+
+        df_ml = df_ml.reset_index(drop=True)
+
+        df_ml['sales_pitch'] = df_ml[['title', 'sub_category', 'description']].apply(
+            lambda x: f'Nome do produto:{x[0]}\nCategoria do produto:{x[1]}\nSugestão de como vender:{x[2]}', axis=1)
+        df_ml['about'] = df_ml[['title', 'sub_category', 'about']].apply(
+            lambda x: f'Nome do produto:{x[0]}\nCategoria do produto:{x[1]}\nSobre o produto:{x[2]}', axis=1)
+
+        # df_ml['sales_pitch'] = df_ml['sales_pitch'].apply(lambda x: self.__chat_gpt_summarize(x))
+        # map_about = {}
+        # lt_about = list(df_ml[['id', 'about']].apply(lambda x: {'id': x[0], 'about': x[1]}, axis=1).to_list())
+
+        # for about in lt_about:
+        #   map_about[about['id']] = self.__chat_gpt_summarize(about['about'])
+
+        # df_ml['about'] = df_ml['about'].map(map_about)
+
+        df_ml = df_ml[['title', 'category', 'sub_category', 'sales_pitch', 'about']]
+
+        return df_ml
+
+    def embedding(self, df_ml: pd.DataFrame = pd.DataFrame(), add_docs=False):
+
+        if add_docs:
+            loader_sales_pitch = DataFrameLoader(df_ml, page_content_column="sales_pitch")
+            documents_sales_pitch = loader_sales_pitch.load()
+            documents_sales_pitch.extend(loader_sales_pitch.load_and_split())
+
+            loader_about = DataFrameLoader(df_ml, page_content_column="about")
+            documents_about = loader_about.load()
+            documents_about.extend(loader_about.load_and_split())
+
+            text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=2000, separator='\n', chunk_overlap=0)
+
+            docs_sales_pitch = text_splitter.split_documents(documents_sales_pitch)
+            docs_about = text_splitter.split_documents(documents_sales_pitch)
+        else:
+            docs_sales_pitch = None
+            docs_about = None
+
+        embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
+
+        from langchain.vectorstores.deeplake import DeepLake
+        vector_store_sales_pitch = \
+            DeepLake(dataset_path="data/my_deeplake/sales_pitch/", embedding_function=embeddings, read_only=True)
+
+        vector_store_about = \
+            DeepLake(dataset_path="data/my_deeplake/about/", embedding_function=embeddings, read_only=True)
+
+        if add_docs:
+            vector_store_sales_pitch.add_documents(docs_sales_pitch)
+            vector_store_about.add_documents(docs_about)
+
+        self.retriever_sales_pitch = vector_store_sales_pitch.as_retriever()
+        self.retriever_about = vector_store_about.as_retriever()
+
+    def generate_sales_pitch(self, query: dict) -> str:
+
+        chain = RunnableParallel({
+            "sales_pitch": lambda x: self.retriever_sales_pitch.get_relevant_documents(x["products"])[0:1],
+            "about": lambda x: self.retriever_about.get_relevant_documents(x["products"])[0:1],
+            "products": lambda x: x["products"],
+            "sub_category": lambda x: x["sub_category"]
+        }) | self.prompt | self.model | self.output_parser
+
+        return chain.invoke(query)
+
+    @staticmethod
+    def __count_tokens(text):
+        encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
+        return len(encoding.encode(text))
+
+    def __text_to_chunks(self, text):
+        chunks = [[]]
+        chunk_total_words = 0
+
+        sentences = self.nlp(text)
+
+        for sentence in sentences.sents:
+            chunk_total_words += len(sentence.text.split(" "))
+
+            if chunk_total_words > 2000:
+                chunks.append([])
+                chunk_total_words = len(sentence.text.split(" "))
+
+            chunks[len(chunks) - 1].append(sentence.text)
+
+        return chunks
+
+    def __chat_gpt_summarize(self, text):
+        prompt = f"Resuma o seguinte texto em no máximo 5 frases:\n{text}"
+
+        response = self.client.completions.create(
+            model="gpt-3.5-turbo-instruct",
+            prompt=prompt,
+            temperature=0.3,
+            max_tokens=150,
+            top_p=1,
+            frequency_penalty=0,
+            presence_penalty=1
+        )
+
+        return response.choices[0].text
+
+    def __summarize_text(self, text):
+        chunks = self.__text_to_chunks(text)
+
+        chunk_summaries = []
+
+        for chunk in chunks:
+            chunk_summary = self.__chat_gpt_summarize(" ".join(chunk))
+            chunk_summaries.append(chunk_summary)
+            break
+
+        summary = " ".join(chunk_summaries)
+
+        return summary
+
+    def __find_best_position_to_cut(self, text):
+        lo = 0
+        hi = len(text) - 1
+        mid = hi
+
+        while lo <= hi:
+            mid = (lo + hi) >> 1
+
+            if self.__count_tokens(text[0:mid]) >= 1000:
+                hi = mid - 1
+            else:
+                lo = mid + 1
+
+        return mid
+
+    @staticmethod
+    def __clean_txt(txt):
+        while txt.find('\n\n') != -1:
+            txt = txt.replace('\n\n', '\n')
+        while txt.find('--') != -1:
+            txt = txt.replace('--', '-')
+        while txt.find('  ') != -1:
+            txt = txt.replace('  ', ' ')
+        while txt.find('__') != -1:
+            txt = txt.replace('__', '_')
+        while txt.find('\n_\n') != -1:
+            txt = txt.replace('\n_\n', '\n')
+        while txt.find('\n \n') != -1:
+            txt = txt.replace('\n \n', '\n')
+        return txt

app.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+from queue import Queue
+from threading import Thread
+
+import gradio as gr
+import os
+
+
+def call_invoke(name, queue_input, queue_output):
+    from MLSalesPitch import MLSalesPitch
+
+    ml_sales_pitch = MLSalesPitch()
+
+    ml_sales_pitch.embedding()
+
+    while True:
+        q = queue_input.get()
+
+        products = q['products']
+        sub_category_input = q['sub_category_input']
+
+        resp = ml_sales_pitch.generate_sales_pitch(query={'products': products, 'sub_category': sub_category_input})
+
+        queue_output.put(resp)
+
+
+def call_invoke_queue(category: str, sub_category_input: str, products: str):
+    queue.put({'category': category, 'sub_category_input': sub_category_input, 'products': products})
+
+    return result.get()
+
+
+with gr.Blocks(title='MLSalesPitch') as page:
+
+    gr.Image(type='pil', value=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "asserts/imgs/llm.png"), elem_id="image_llm").style(height=260, width=300)
+    gr.Markdown(" ")
+    gr.Markdown("# MLSalesPitch")
+    gr.Markdown("## Gerar textos persuasivos para ações de Marketing e Vendas")
+    gr.Markdown(" ")
+
+    category_opt = \
+        gr.Dropdown(
+            ["Acessórios para Veículos"],
+            label="Categoria de produtos",
+            info="Selecione uma categoria",
+        )
+
+    sub_category_opt = \
+        gr.Dropdown(
+            ["Navegadores GPS para Vehículos", "Outros", "Ferramentas para Veículos", "Peças de Carros e Caminhonetes",
+             "Peças de Motos e Quadriciclos", "Performance", "Som Automotivo", "Peças de Linha Pesada",
+             "Acessórios Náuticos", "Limpeza Automotiva", "Aces. de Carros e Caminhonetes", "Rodas", "GNV",
+             "Segurança Veicular", "Aces. de Motos e Quadriciclos", "Peças Náuticas", "Pneus e Acessórios", "Tuning",
+             "Lubrificantes e Fluidos", "Serviços Programados", "Acessórios de Linha Pesada", "Motos",
+             "Tags de Pagamento de Pedágio"],
+            label="Sub categoria do produto",
+            info="Selecione uma sub categoria do produto"
+        )
+
+    with gr.Row():
+        input1 = gr.Textbox(label="Informe um ou mais produtos separados por vírgula:", lines=1)
+
+    with gr.Row():
+        button1 = gr.Button("Criar discurso de vendas")
+
+    with gr.Row():
+        output1 = gr.Textbox(label="Sugestão de discurso de venda gerado:", lines=25)
+
+    button1.click(call_invoke_queue, inputs=[category_opt, sub_category_opt, input1], outputs=[output1])
+
+if __name__ == "__main__":
+    os.environ['TOKENIZERS_PARALLELISM'] = 'true'
+
+    queue = Queue()
+    result = Queue()
+
+    thd = Thread(target=call_invoke, args=(f"Thread invoke", queue, result), daemon=True)
+
+    thd.start()
+
+    page.launch(enable_queue=False, share=False)

data/ml_categories.json

@@ -0,0 +1,1926 @@
+{
+    "MLB5672":
+    {
+        "id": "MLB5672",
+        "name": "Acessórios para Veículos",
+        "children_categories":
+        [
+            {
+                "id": "MLB1747",
+                "name": "Aces. de Carros e Caminhonetes"
+            },
+            {
+                "id": "MLB1771",
+                "name": "Aces. de Motos e Quadriciclos"
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+    "sample_compression": null,
+    "tiling_threshold": null,
+    "typestr": null,
+    "verify": true,
+    "version": "3.8.17"
+}

data/my_deeplake/about/metadata/chunks/c51ff9e272304c94

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1f6a690bc347a4aefb0ada9bb8327d247f74dcfd309ddc4402dc59c7b9ecf5ad
+size 1950857

data/my_deeplake/about/metadata/tensor_meta.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+    "chunk_compression": null,
+    "dtype": "Any",
+    "hidden": false,
+    "htype": "json",
+    "is_link": false,
+    "is_sequence": false,
+    "length": 548,
+    "links": {},
+    "max_chunk_size": null,
+    "max_shape": [
+        1
+    ],
+    "min_shape": [
+        1
+    ],
+    "name": "metadata",
+    "sample_compression": null,
+    "tiling_threshold": null,
+    "typestr": null,
+    "verify": true,
+    "version": "3.8.17"
+}

data/my_deeplake/about/text/tensor_meta.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+    "chunk_compression": null,
+    "dtype": "str",
+    "hidden": false,
+    "htype": "text",
+    "is_link": false,
+    "is_sequence": false,
+    "length": 548,
+    "links": {},
+    "max_chunk_size": null,
+    "max_shape": [
+        1
+    ],
+    "min_shape": [
+        1
+    ],
+    "name": "text",
+    "sample_compression": null,
+    "tiling_threshold": null,
+    "typestr": null,
+    "verify": true,
+    "version": "3.8.17"
+}

data/my_deeplake/about/version_control_info.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"commits": {"firstdbf9474d461a19e9333c2fd19b46115348f": {"branch": "main", "parent": null, "children": [], "commit_message": null, "commit_time": null, "commit_user_name": null, "is_checkpoint": false, "total_samples_processed": 0}}, "branches": {"main": "firstdbf9474d461a19e9333c2fd19b46115348f"}}

data/my_deeplake/sales_pitch/_embedding_shape/tensor_meta.json

@@ -0,0 +1,23 @@
+{
+    "chunk_compression": null,
+    "dtype": "int64",
+    "hidden": true,
+    "htype": "generic",
+    "is_link": false,
+    "is_sequence": false,
+    "length": 548,
+    "links": {},
+    "max_chunk_size": 4000000,
+    "max_shape": [
+        1
+    ],
+    "min_shape": [
+        1
+    ],
+    "name": "_embedding_shape",
+    "sample_compression": null,
+    "tiling_threshold": null,
+    "typestr": null,
+    "verify": true,
+    "version": "3.8.17"
+}

data/my_deeplake/sales_pitch/dataset_meta.json

@@ -0,0 +1,28 @@
+{
+    "default_index": [
+        {
+            "start": null,
+            "step": null,
+            "stop": null
+        }
+    ],
+    "groups": [],
+    "hidden_tensors": [
+        "_embedding_shape"
+    ],
+    "tensor_names": {
+        "_embedding_shape": "_embedding_shape",
+        "embedding": "embedding",
+        "id": "id",
+        "metadata": "metadata",
+        "text": "text"
+    },
+    "tensors": [
+        "text",
+        "metadata",
+        "embedding",
+        "_embedding_shape",
+        "id"
+    ],
+    "version": "3.8.17"
+}

data/my_deeplake/sales_pitch/embedding/chunks/eca964c6b560409d

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8700de3e4be0366e8405e9f8d05ba8e5e666beec326b47249ad800fd4fcff8cd
+size 1683495

data/my_deeplake/sales_pitch/embedding/tensor_info.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+    "embedding": {
+        "chunk_size": null,
+        "deployment": null,
+        "embedding_ctx_length": null,
+        "max_retries": null,
+        "model": null
+    }
+}

data/my_deeplake/sales_pitch/embedding/tensor_meta.json

@@ -0,0 +1,30 @@
+{
+    "chunk_compression": null,
+    "dtype": "float32",
+    "hidden": false,
+    "htype": "embedding",
+    "is_link": false,
+    "is_sequence": false,
+    "length": 548,
+    "links": {
+        "_embedding_shape": {
+            "extend": "extend_shape",
+            "flatten_sequence": true,
+            "update": "update_shape"
+        }
+    },
+    "max_chunk_size": 64000000,
+    "max_shape": [
+        768
+    ],
+    "min_shape": [
+        768
+    ],
+    "name": "embedding",
+    "sample_compression": null,
+    "tiling_threshold": null,
+    "typestr": null,
+    "vdb_indexes": [],
+    "verify": true,
+    "version": "3.8.17"
+}