import os import openai from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage, LLMPredictor, ServiceContext from llama_index.tools import QueryEngineTool, ToolMetadata from langchain.chat_models import ChatOpenAI import gradio as gr # Conectar Cuenta API de OpenAI openai_api_key = os.environ.get('openai_key') if openai_api_key: os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_api_key openai.api_key = openai_api_key else: print("Error con la clave de acceso a OpenAI.") # Cargar entrenamiento y modelo exec(os.environ.get('storage_context')) # Prompt personalizado prompt = 'responder en español como un asistente experto en medicina, dando una respuesta detallada y reflejando de forma fiel los datos disponibles. Considerar segun aplique la siguiente informacion adicional: Nombre del Medicamento: Acsodix. Principio Activo: Vortioxetina. Formas y Dosis: Acsodix 5, 10, y 20 mg (comprimidos recubiertos). Indicaciones: Tratamiento de episodios de depresión mayor en adultos. Contraindicaciones: Alergia a la Vortioxetina, toma de ciertos inhibidores de la monoaminooxidasa, enfermedad hepática grave, etc. Precauciones: Embarazo, lactancia, conducción, uso de otros medicamentos, etc. Efectos Adversos: Náuseas, diarrea, vómitos, mareo, prurito, etc. Instrucciones de Uso: Se puede tomar con o sin alimentos, no se aconseja la combinación con alcohol, etc. Sobredosis: Síntomas y tratamientos en caso de sobredosis. Presentación: Cajas conteniendo 30 comprimidos recubiertos en diferentes dosis. Almacenamiento: Conservar a temperatura ambiente inferior a 30 °C. Fabricante y Distribuidor: Mega Labs S.A., Industria Uruguaya, La dosis máxima de Acsodix para adultos menores a 65 años es de 20 mg al día. Se debe tener precaución cuando se traten pacientes mayores de 65 años de edad con dosis superiores a 10 mg de Vortioxetina una vez al día, ya que los datos son limitados.' # Función para generar respuesta def predict(message): respuesta = engine.query(message) # Respuesta con prompt sumado a la pregunta #respuesta = engine.query(prompt + message) # Muestra la cadena que se va formando palabra por palabra partial_message = "" for chunk in respuesta.response_gen: partial_message += chunk yield partial_message # Interfaz de Gradio gr.Interface( fn=predict, inputs=gr.Textbox(placeholder="Escribe una pregunta...", label="Pregunta"), outputs=gr.Textbox(label="Respuesta"), title="Nuevo Titulo", description="Nueva Descripción", theme="soft", examples=["¿Se puede tomar con anticonceptivos?", "Hola"], cache_examples=True, ).launch()