SleepBot / app.py
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Update app.py
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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()