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import gradio as gr
import openai
import os
import openai
from openai import OpenAI
api_key = os.environ("OPENAI_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
# Define the LLM function
def generacion_llm(texto_input):
# Define the system and user messages
formato_json = '''
{
"reto": " ",
"dudas": " ",
"preguntas": " ",
"expectativas": " "
}
'''
mensaje_sistema = (
"Eres un experto en identificar aspectos descriptivos de las razones "
"por las cuales un usuario necesita asesoría para implementar retos "
"que involucren inteligencia artificial de varios tipos."
)
mensaje_usuario = (
f"Analizar el texto mostrado al final, buscando identificar los siguientes "
f"extractos en el formato JSON: {formato_json}\n\nTexto a Analizar: {texto_input}"
)
# Call OpenAI API
try:
response = client.chat.completions.create(
model=modelox,
messages=[
{"role": "system", "content": mensaje_sistema},
{"role": "user", "content": mensaje_usuario}
],
temperature=0.8,
max_tokens=300,
top_p=1,
)
# Extract the generated text from the response
texto_respuesta = response["choices"][0]["message"]["content"]
# Try parsing as JSON (if applicable)
return texto_respuesta # Return plain text for now (replace with JSON if needed)
except Exception as e:
return f"Error: {e}"
# Define Gradio app
interface = gr.Interface(
fn=generacion_llm,
inputs=gr.Textbox(label="Ingrese su texto para analizar"),
outputs=gr.Textbox(label="Resultado JSON"),
title="Extractor de Texto a JSON",
description="Ingrese el texto para analizar y extraer información en un formato JSON predefinido."
)
interface.launch() |