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import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from pathlib import Path
#Cargar variables de entorno desde el archivo .env
# Ruta relativa al archivo .env en models/
project_root = Path(__file__).resolve().parent.parent # Sube al nivel raíz del proyecto
env_path = project_root / "models" / ".env" # Ruta completa al archivo .env
load_dotenv(dotenv_path=env_path)
#Configuracion de la clave de la api
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("No se encontro la clave de API")
OPENAI_KEY_VAL = api_key
llm = ChatOpenAI(
openai_api_key = OPENAI_KEY_VAL,
temperature = 0.7,
model = "gpt-4"
)
#plantilla del prompt con el texto leido del archivo
template ="""
Eres un asistente de IA que orienta a los alumnos a ser mejores personas. Haz una haiku de 5 lineas sobre lo que te estan comentando. Da siempre la respuesta en Español
Texto:{texto}
Respuesta:
"""
prompt = PromptTemplate(
input_variables = ["texto"],
template = template
)
chain = LLMChain(
llm = llm,
prompt = prompt
)
#def save_summary_to_file(summary_text, filename = 'response.txt'):
def save_summary_to_file(summary_text, filename = 'C:/programacionEjercicios/miwav2lipv6/results/OpenAI_response.txt'):
try:
with open(filename,'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(summary_text)
print(f"El resumen se ha guardado exitosamente en {filename}")
except Exception as e:
print(f"Ocurrio un error al guardar el resumen {e}")
def read_text_from_file(filename):
try:
with open(filename, 'r') as file:
return file.read()
except Exception as e:
print(f"Error al leer el archivo {filename}: {e}")
return ""
#def main():
def moni(archivo):
#texto_usuario = input("Ingresa un texto para resumir:")
#texto_usuario = read_text_from_file("C:/programacionEjercicios/miwav2lipv6/results/transcripcion.txt")
texto_usuario = read_text_from_file(archivo)
resultado = chain.run(texto = texto_usuario)
#Mostrar el resumen generado
print("\nResumen generado:")
print(resultado)
save_summary_to_file(resultado)
return resultado
#
if __name__ == "__main__":
moni()
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