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import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# Obtener la clave de API directamente del entorno
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
if not api_key:
raise EnvironmentError("OPENAI_API_KEY no definido. Configura este valor en Hugging Face -> Settings -> Secrets.")
# Instanciar el modelo de lenguaje
llm = ChatOpenAI(
openai_api_key=api_key,
temperature=0.7,
model="gpt-4"
)
# Plantilla para generación
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='results/OpenAI_response.txt'):
try:
os.makedirs(os.path.dirname(filename), exist_ok=True)
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(summary_text)
print(f"Resumen guardado en: {filename}")
except Exception as e:
print(f"Error al guardar el resumen: {e}")
def read_text_from_file(filename):
try:
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
return file.read()
except Exception as e:
print(f"Error al leer el archivo {filename}: {e}")
return ""
def moni(archivo):
texto_usuario = read_text_from_file(archivo)
resultado = chain.run(texto=texto_usuario)
print("Resultado generado por LLM:")
print(resultado)
save_summary_to_file(resultado)
return resultado
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