app.py

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "c:\\Users\\knobb\\OneDrive\\Documents\\ING.SISTEMAS\\SEMESTRE 8\\OPTATIVA II\\API's\\.venv\\Lib\\site-packages\\tqdm\\auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
      "  from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "c:\\Users\\knobb\\OneDrive\\Documents\\ING.SISTEMAS\\SEMESTRE 8\\OPTATIVA II\\API's\\.venv\\Lib\\site-packages\\tqdm\\auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
      "  from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860\n",
      "\n",
      "Could not create share link. Please check your internet connection or our status page: https://status.gradio.app.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div><iframe src=\"http://127.0.0.1:7860/\" width=\"100%\" height=\"500\" allow=\"autoplay; camera; microphone; clipboard-read; clipboard-write;\" frameborder=\"0\" allowfullscreen></iframe></div>"
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
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     "output_type": "display_data"
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": []
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import gradio as gr\n",
    "from openai import OpenAI\n",
    "client = OpenAI(api_key='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')\n",
    "questions = \"\"\"\n",
    "        1. Cuéntame sobre ti.,\n",
    "        2. ¿Cómo conociste y qué sabes sobre nuestra empresa?,\n",
    "        3. ¿Qué te motivó a postularte para realizar tus practicas en nuestra empresa?,\n",
    "        4. ¿Qué habilidades o conocimientos consideras que puedes aportar a nuestro equipo?,\n",
    "        5. ¿Cuáles son tus principales fortalezas?,\n",
    "        6. ¿Cuáles son tus principales debilidades?,\n",
    "        7. ¿Puedes hablarme sobre un proyecto académico o experiencia laboral relevante que hayas tenido?,\n",
    "        8. ¿Cómo te enfrentas a los desafíos o situaciones difíciles?,\n",
    "        9. ¿Qué esperas lograr durante tus prácticas profesionales?,\n",
    "        10. ¿Cómo te defines en términos de trabajo en equipo y colaboración?,\n",
    "        11. ¿Cómo manejas el trabajo bajo presión o los plazos ajustados?,\n",
    "        12. ¿Has tenido experiencia liderando equipos o proyectos?,\n",
    "        13. ¿Cómo manejas los conflictos en el trabajo?,\n",
    "        14. ¿Qué te gustaría aprender o desarrollar durante tus prácticas con nosotros?,\n",
    "        15. ¿Dónde te ves profesionalmente en los próximos 5 años?,\n",
    "        16. ¿Cómo buscas seguir desarrollándote y mejorando en tu carrera?,\n",
    "        17. ¿Cómo te mantienes actualizado en tu campo de estudio o industria?,\n",
    "        18. ¿Cómo te adaptas a nuevos entornos o situaciones desconocidas?,\n",
    "        19. ¿Qué te diferencia de otros candidatos que están aplicando para estas prácticas?\n",
    "        \"\"\"  \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "def get_completion_from_messages(messages, temperature=0, tokens=70 ,model=\"gpt-3.5-turbo\"):\n",
    "    response = client.chat.completions.create(\n",
    "        model=model,\n",
    "        messages=messages,\n",
    "        temperature=temperature,\n",
    "        max_tokens= tokens\n",
    "    )\n",
    "    return response.choices[0].message.content\n",
    "\n",
    "def chat(answer, interview, job, temperature, tokens):\n",
    "\n",
    "    conversation = [{'role':'system', 'content': \n",
    "            f\"\"\"\n",
    "            Eres un entrevistador de recursos humanos, para solicitantes recién egresados/graduados, para realizar sus prácticas profesionales\n",
    "            del puesto {job}, y harás las siguientes preguntas en orden: '{questions}'\n",
    "            \n",
    "            Primero mostraras un saludo preguntando si el usuario está listo para iniciar la entrevista.\n",
    "            Con la respuesta que te del usuario le harás la pregunta.\n",
    "             \n",
    "            Basándote en la respuesta a la pregunta, brindaras una retroalimentación constructiva, precisa, resaltando\n",
    "            los partes que le faltan por mencionar y mejorar al usuario, para que así\n",
    "            pueda mejorar su respuesta para futuras entrevistas y al final de la retroalimentación, preguntarás \n",
    "            que, si tiene más dudas, de ser así responderás las dudas y en cada respuesta preguntarás \n",
    "            si está listo para la siguiente pregunta, de ser que si mostrarás la siguiente pregunta.\n",
    "            \n",
    "            Reglas que seguir:\n",
    "                - Sigue y respeta el orden de las preguntas.\n",
    "                - Resalta las partes que sean buenas respuestas del usuario.\n",
    "                - Si el usuario ingresa texto en inglés, continua en inglés.\n",
    "                - No darás respuesta si el usuario ingresa información que no tiene que ver con la entrevista.\n",
    "                - Al finalizar la entrevista indicaras una retroalimentación general.\n",
    "\n",
    "            \"\"\"\n",
    "        }]\n",
    "       \n",
    "    for user, assistant in interview:\n",
    "        conversation.append({\"role\": \"user\", \"content\": user})\n",
    "        conversation.append({\"role\": \"assistant\", \"content\": assistant})\n",
    "        \n",
    "    conversation.append({\"role\": \"user\", \"content\": answer})\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    response = get_completion_from_messages(conversation, temperature, tokens)\n",
    "   \n",
    "    print(temperature)\n",
    "    return response\n",
    "\n",
    "job         = gr.Textbox(label=\"Ingresa el puesto:\")\n",
    "temperature = gr.Slider(label=\"Elige la creatividad de respuestas del modelo.\", minimum=0, maximum=1, step=.1)\n",
    "tokens      = gr.Slider(label=\"Elige la cantidad de palabras de respuestas del modelo.\", minimum=70, maximum=500, step=10)\n",
    "\n",
    "# Crear un tema personalizado\n",
    "theme = gr.Theme(\n",
    "    primary_hue=\"gray\",\n",
    "    # secondary_hue=\"black\",\n",
    "    # neutral_hue=\"red\",\n",
    "    text_size=\"lg\",\n",
    "    # # spacing_size=\"md\",\n",
    "    radius_size=\"sm\",\n",
    "    font_mono=(\"Courier New\", \"monospace\")\n",
    "\n",
    ")\n",
    "\n",
    "iface = gr.ChatInterface(\n",
    "    fn=chat,\n",
    "    title=\"Preparación para entrevistas laborales.\",\n",
    "    additional_inputs=[job, temperature, tokens],\n",
    "    description=\"\"\"\n",
    "        1. Primero ingresarás el tipo de puesto en el campo de abajo \"Additional Inputs\".\\n\n",
    "        2. Responde a las preguntas de la forma más completa posible, para obtener mejor retroalimentación.\\n\n",
    "        3. Inicia la entrevista mandando un saludo.\n",
    "    \"\"\",\n",
    "    textbox=gr.Textbox(placeholder=\"Escribir respuesta..\", container=False, scale=5),\n",
    "    submit_btn=\"Enviar respuesta\",\n",
    "    clear_btn =\"Borrar conversación\",\n",
    "    theme=theme,\n",
    "    \n",
    "    )\n",
    "iface.launch(share=True)\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": ".venv",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}