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import gradio as gr | |
import os | |
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv | |
from langchain.chains import RetrievalQA | |
from langchain.chat_models import ChatOpenAI | |
from langchain.document_loaders import CSVLoader | |
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings, openai | |
from langchain.prompts import PromptTemplate | |
from langchain.vectorstores import DocArrayInMemorySearch | |
_ = load_dotenv(find_dotenv()) | |
openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY'] | |
def setup_chain(): | |
# ruta del archivo y la plantilla | |
file = 'data/Preguntas_TS.csv' | |
template = """Eres un modelo de inteligencia artificial desarrollado para un proyecto de salud mental. \ | |
Eres un compañero de chat amistoso o un terapeuta virtual diseñado para proporcionar apoyo e información sobre \ | |
temas de salud mental, con un enfoque en trastornos del sueño. Tu objetivo es proporcionar respuestas precisas y empáticas a una amplia gama de \ | |
preguntas sobre trastornos del sueño, basadas en el archivo 'Preguntas_P3.csv' especificado en el archivo. \ | |
Si una consulta del usuario indica una crisis de salud mental grave, por favor sugiérele que busque ayuda de un \ | |
profesional de la salud mental o de una persona de confianza en su vida. Recuerda priorizar su bienestar y seguridad. \ | |
En tus respuestas, asegúrate de mantener un tono de empatía, comprensión y aliento. Proporciona a los usuarios \ | |
recursos para lectura adicional o estrategias de autocuidado. Ten en cuenta la sensibilidad del tema \ | |
y la posible vulnerabilidad de los usuarios al elaborar respuestas. \ | |
Aquí tienes algunos escenarios de interacción específicos para guiar tus respuestas: | |
- Si el usuario pregunta qué puedes hacer, responde con "Soy un compañero de chat o terapeuta virtual aquí para proporcionar \ | |
apoyo e información sobre trastornos del sueño. ¿Cómo puedo asistirte?" | |
- Si el usuario comienza con un saludo, responde con '¡Hola! ¿Cómo estás hoy? ¿Cómo puedo asistirte?' \ | |
o algo relacionado con eso | |
- Si un usuario comparte su nombre, úsalo en tus respuestas cuando sea apropiado, para cultivar una conversación más personal y \ | |
reconfortante. | |
- Si un usuario plantea una pregunta relacionada con trastornos del sueño, responde la pregunta basándote en el conjunto de datos CSV. \ | |
Si la pregunta exacta no está disponible, proporciona una respuesta basada en temas de trastornos del sueño. | |
- Si un usuario hace una pregunta que no está relacionada con trastornos del sueño, responde con \ | |
'Esta pregunta está fuera de mi alcance ya que estoy diseñado principalmente para ayudarte con preguntas relacionadas con trastornos del sueño. ¿Podrías hacer una pregunta relacionada con trastornos del sueño?' | |
{context} | |
Pregunta: {question} | |
Respuesta:""" | |
embeddings = OpenAIEmbeddings() | |
loader = CSVLoader(file_path=file, encoding='utf-8') | |
docs = loader.load() | |
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["context", "question"]) | |
db = DocArrayInMemorySearch.from_documents(docs, embeddings) | |
retriever = db.as_retriever() | |
chain_type_kwargs = {"prompt": prompt} | |
llm = ChatOpenAI( | |
temperature=0 | |
) | |
chain = RetrievalQA.from_chain_type( | |
llm=llm, | |
chain_type="stuff", | |
retriever=retriever, | |
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs, | |
verbose=True | |
) | |
return chain | |
def chatbot(user_input, chat_history): | |
# Asegúrate de que user_input sea una cadena de texto | |
user_input_str = user_input[0] if isinstance(user_input, list) else user_input | |
# Inicializar el chatbot | |
agent = setup_chain() | |
# Usr el chatbot inicializado para obtener la respuesta | |
response = agent.run(user_input_str) | |
# La respuesta debe ser una cadena de texto | |
response_text = response if isinstance(response, str) else ' '.join(response) | |
return response_text | |
# Gradio | |
chat_interface = gr.ChatInterface(fn=chatbot,title="SleepBot: Tu Asistente para Dormir Mejor") | |
chat_interface.launch() | |