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| import os | |
| import google.generativeai as genai | |
| from dotenv import load_dotenv | |
| # Cargar variables desde .env | |
| load_dotenv() | |
| class TextGenerationService: | |
| def __init__(self, model="gemini-1.5-flash"): | |
| self.model_name = model | |
| api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY") | |
| if not api_key: | |
| raise ValueError("GEMINI_API_KEY no encontrada en variables de entorno") | |
| genai.configure(api_key=api_key) | |
| # Usar modelo sin configuración fija para permitir ajustes dinámicos | |
| self.model = genai.GenerativeModel(model) | |
| def generate_structured_feedback(self, transcription: str, emotion: str, confidence: float, anxiety: float) -> tuple[str, str, str, str, str]: | |
| # Contexto base con información de la presentación | |
| context = ( | |
| f"ANÁLISIS DE PRESENTACIÓN ACADÉMICA\n" | |
| f"====================================\n" | |
| f"Transcripción: \"{transcription}\"\n\n" | |
| f"Métricas detectadas:\n" | |
| f"- Emoción dominante: {emotion}\n" | |
| f"- Nivel de confianza: {int(confidence * 100)}%\n" | |
| f"- Nivel de ansiedad: {int(anxiety * 100)}%\n" | |
| ) | |
| def ask(prompt: str) -> str: | |
| try: | |
| # Crear el prompt completo con contexto | |
| full_prompt = f"""Eres un experto en análisis de presentaciones académicas. | |
| {context} | |
| {prompt} | |
| IMPORTANTE: Responde en máximo 60 palabras, de forma directa y profesional, sin usar comillas dobles.""" | |
| # Configuración dinámica como sugiere GPT | |
| response = self.model.generate_content( | |
| full_prompt, | |
| generation_config={ | |
| "temperature": 0.7, | |
| "max_output_tokens": 100 | |
| } | |
| ) | |
| # Limpiar caracteres de escape y limitaciones | |
| clean_text = response.text.strip().replace('\\"', '"').replace('\\n', ' ') | |
| # Limitar palabras si es muy largo | |
| words = clean_text.split() | |
| if len(words) > 60: | |
| clean_text = ' '.join(words[:60]) + "..." | |
| return clean_text | |
| except Exception as e: | |
| print(f"Error al generar feedback con Gemini: {e}") | |
| return f"Error al generar análisis. Verifique la configuración de la API." | |
| # Pedir feedback por secciones con prompts más específicos | |
| general = ask("Analiza brevemente la presentación general: fortalezas principales y área de mejora más importante.") | |
| language = ask("Evalúa el lenguaje: ¿es académico o informal? Menciona 2 mejoras específicas para el vocabulario.") | |
| confidence_fb = ask("¿Cómo se percibe la confianza del orador? Analiza el tono y seguridad proyectada.") | |
| anxiety_fb = ask("¿Se detecta ansiedad? Proporciona 2 técnicas específicas para reducirla.") | |
| suggestions = ask("Lista exactamente 3 mejoras concretas y accionables para futuras presentaciones.") | |
| return general, language, confidence_fb, anxiety_fb, suggestions | |