Update python-chatGPT course

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@ -378,8 +378,132 @@ Y el chatbot ya recuerda la conversación:
![](img/python-chatgpt06.png) ![](img/python-chatgpt06.png)
4.2.1. - Color para diferenciar pregunta y respuesta
Vamos a darle un poco de color para que se vea mejor en la terminal. Lo haremos con la librería colorama. Así queda el código:
```python
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv
from colorama import init, Fore
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = api_key
preguntas_anteriores = []
respuestas_anteriores = []
# Inicializar colorama
init()
def preguntar_chat_gpt(prompt, modelo="text-davinci-002"):
"""
Pregunta a la API de OpenAI GPT-3
"""
respuesta = openai.Completion.create(
engine=modelo,
prompt=prompt,
n=1,
temperature=0.1,
max_tokens=150
)
return respuesta.choices[0].text.strip()
# Bienvenida
print(Fore.YELLOW + "Bienvenido al chatbot de OpenAI GPT-3." + Fore.RESET)
print(Fore.CYAN + "Escribe \"salir\" cuando quieras terminar la conversación." + Fore.RESET)
# Loop para controlar el flujo de la conversación
while True:
conversacion_historica = ""
ingreso_usuario = input(Fore.MAGENTA + "Tú: " + Fore.RESET)
if ingreso_usuario == "salir":
break
for pregunta, respuesta in zip(preguntas_anteriores, respuestas_anteriores):
conversacion_historica += f"{Fore.BLUE}Usuario pregunta: {Fore.RESET}{pregunta}{respuesta}\n"
prompt = f"{Fore.BLUE}Usuario pregunta: {Fore.RESET}{ingreso_usuario}"
conversacion_historica += prompt
respuesta_gpt = preguntar_chat_gpt(conversacion_historica)
print(f"{Fore.GREEN}{respuesta_gpt}{Fore.RESET}")
preguntas_anteriores.append(ingreso_usuario)
respuestas_anteriores.append(respuesta_gpt)
```
### 4.3. - Generación de contenido y resúmenes automáticos ### 4.3. - Generación de contenido y resúmenes automáticos
Vamos a crear dos funciones, una para generar el contenido y otra para resumirlo. Creando un archivo nuevo con las bibliotecas necesarias y cargando la clave de nuevo, como en los anteriores casos.
Función generar contenido:
```python
def crear_contenido(tema, tokens, temperatura, modelo="text-davinci-002"):
prompt = f"Escribe un artículo corto sobre el tema: {tema}"
respuesta = openai.Completion.create(
engine=modelo,
prompt=prompt,
n=1,
temperature=temperatura,
max_tokens=tokens
)
return respuesta.choices[0].text.strip()
```
Ahora, vamos a darle la dinámica al programa:
```python
# Bienvenida
print("Bienvenido a la aplicación de creación de contenido. \n Necesito que me des algunos datos.")
# Pedir datos
tema = input("Elige un tema para tu artículo: ")
tokens = int(input("Tokens máximos: "))
temperatura = int(
input("Del 1 al 10, ¿Cuánto quieres que sea de creativo el artículo?: ")) / 10
# Crear contenido
articulo_creado = crear_contenido(tema, tokens, temperatura)
print(articulo_creado)
```
![](img/python-chatgpt07.png)
Ahora haremos lo mismo en otro fichero con la función para el resumen:
```python
def resumir_text(texto, tokens, temperatura, modelo="text-davinci-002
prompt = f"Resume el siguiente texto: {texto}\n\n"
respuesta = openai.Completion.create(
engine=modelo,
prompt=prompt,
n=1,
temperature=temperatura,
max_tokens=tokens
)
return respuesta.choices[0].text.strip()
```
Y su dinámica:
```python
# Bienvenida
print("Bienvenido a la aplicación de creación de contenido. \n Necesito que me des algunos datos.")
# Pedir datos
original = input("Pega aquí el artículo a resumir: ")
tokens = int(input("Tokens máximos: "))
temperatura = int(
input("Del 1 al 10, ¿Cuánto quieres que sea de creativo el resumen?: ")) / 10
# Crear contenido
resumen = resumir_text(original, tokens, temperatura)
print(resumen)
```
Pero en este artículo hay un problema. No podemos pasar saltos de línea. Así que tenemos que pasar el artículo a texto plano y eliminar todos los saltos de línea. He usado este artículo: https://www.unicef.org/es/comunicados-prensa/ninos-afectados-por-sequia-zonas-africa-borde-catastrofe
![](img/python-chatgpt08.png)
### 4.4. - Análisis de sentimiento y clasificaciones ### 4.4. - Análisis de sentimiento y clasificaciones

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Width:  |  Height:  |  Size: 400 KiB

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@ -1,3 +1,7 @@
"""
Primer programa con chatgpt
"""
import os import os
import openai import openai
import spacy import spacy

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@ -1,6 +1,11 @@
"""
Chatbot con OpenAI GPT-3
"""
import openai import openai
import os import os
from dotenv import load_dotenv from dotenv import load_dotenv
from colorama import init, Fore
load_dotenv() load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
@ -10,6 +15,9 @@ openai.api_key = api_key
preguntas_anteriores = [] preguntas_anteriores = []
respuestas_anteriores = [] respuestas_anteriores = []
# Inicializar colorama
init()
def preguntar_chat_gpt(prompt, modelo="text-davinci-002"): def preguntar_chat_gpt(prompt, modelo="text-davinci-002"):
""" """
@ -28,22 +36,24 @@ def preguntar_chat_gpt(prompt, modelo="text-davinci-002"):
# Bienvenida # Bienvenida
print("Bienvenido al chatbot de OpenAI GPT-3. \nEscribe \"salir\" cuando quieras terminar la conversación.") print(Fore.RED + "Bienvenido al chatbot de OpenAI GPT-3." + Fore.RESET)
print(Fore.RED + "Escribe \"salir\" cuando quieras terminar la conversación." + Fore.RESET)
# Loop para controlar el flujo de la conversación # Loop para controlar el flujo de la conversación
while True: while True:
conversacion_historica = "" conversacion_historica = ""
ingreso_usuario = input("\nTú: ") ingreso_usuario = input(Fore.MAGENTA + "Tú: " + Fore.RESET)
if ingreso_usuario == "salir": if ingreso_usuario == "salir":
break break
for pregunta, respuesta in zip(preguntas_anteriores, respuestas_anteriores): for pregunta, respuesta in zip(preguntas_anteriores, respuestas_anteriores):
conversacion_historica += f"Usuario pregunta: {pregunta}\nChatbot responde: {respuesta}\n" conversacion_historica += f"{Fore.BLUE}Usuario pregunta: {Fore.RESET}{pregunta}"
conversacion_historica += f"{Fore.GREEN}Bot responde: {Fore.RESET}{respuesta}\n"
prompt = f"Usuario pregunta: {ingreso_usuario}" prompt = f"{Fore.CYAN}Usuario pregunta: {Fore.RESET}{ingreso_usuario}"
conversacion_historica += prompt conversacion_historica += prompt
respuesta_gpt = preguntar_chat_gpt(conversacion_historica) respuesta_gpt = preguntar_chat_gpt(conversacion_historica)

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@ -0,0 +1,47 @@
"""
Programa para crear contenido
y resumirlo con la API de OpenAI
"""
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = api_key
def crear_contenido(tema, tokens, temperatura, modelo="text-davinci-002"):
"""
Crea contenido con OpenAI GPT-3
"""
prompt = f"Escribe un artículo corto sobre el tema: {tema}"
respuesta = openai.Completion.create(
engine=modelo,
prompt=prompt,
n=1,
temperature=temperatura,
max_tokens=tokens
)
return respuesta.choices[0].text.strip()
# Bienvenida
print("Bienvenido a la aplicación de creación de contenido. \n Necesito que me des algunos datos.")
# Pedir datos
tema = input("Elige un tema para tu artículo: ")
tokens = int(input("Tokens máximos: "))
temperatura = int(
input("Del 1 al 10, ¿Cuánto quieres que sea de creativo el artículo?: ")) / 10
# Crear contenido
articulo_creado = crear_contenido(tema, tokens, temperatura)
print(articulo_creado)

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@ -0,0 +1,47 @@
"""
Programa para crear contenido
y resumirlo con la API de OpenAI
"""
import openai
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = api_key
def resumir_text(texto, tokens, temperatura, modelo="text-davinci-002"):
"""
Resumir texto con OpenAI GPT-3
"""
prompt = f"Resume el siguiente texto: {texto}\n\n"
respuesta = openai.Completion.create(
engine=modelo,
prompt=prompt,
n=1,
temperature=temperatura,
max_tokens=tokens
)
return respuesta.choices[0].text.strip()
# Bienvenida
print("Bienvenido a la aplicación de creación de contenido. \n Necesito que me des algunos datos.")
# Pedir datos
original = input("Pega aquí el artículo a resumir: ")
tokens = int(input("Tokens máximos: "))
temperatura = int(
input("Del 1 al 10, ¿Cuánto quieres que sea de creativo el resumen?: ")) / 10
# Crear contenido
resumen = resumir_text(original, tokens, temperatura)
print(resumen)