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import gradio as gr
import openai
import csv
import os
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
datos_ingresados = [] # Lista para almacenar los datos ingresados por el usuario
def guardar_en_csv(dato):
ruta_archivo = 'datos_usuarios.csv' # Ruta relativa al archivo CSV
with open(ruta_archivo, mode='a+', newline='') as archivo_csv:
escritor_csv = csv.writer(archivo_csv, delimiter=',')
escritor_csv.writerow([dato])
print("Los datos se han guardado en el archivo CSV exitosamente.")
def generate_completion(user_prompt):
hidden_context = " "
prompt = hidden_context + user_prompt
response = openai.Completion.create(
model="davinci:ft-topwow-llc:rrhh-2023-09-26-22-30-27",
prompt=prompt,
max_tokens=10,
temperature=0,
stop=["_END"]
)
guardar_en_csv(user_prompt)
return response.choices[0].text.strip()
iface = gr.Interface(
fn=generate_completion,
inputs=gr.components.Textbox(lines=5, placeholder='Escribe aquí la frase o las palabras que le dijo el colaborador'),
outputs="text",
title="rrhhPower: Predictor de renuncias",
description="Plataforma para detectar potenciales renuncias de colaboradores, no reemplaza a expertos de recursos. humanos. En el espacio se escribe la frase del colaborador y luego se adicionan 3 espacios junto a la flecha ->, por ejemplo, estoy muy disconforme con las políticas laborales de la empresa -> . El eje de esta plataforma de inteligencia artificial está basada en redes neuronales transformer usando la técnica de transfer learning y el proceso de fine tunning",
)
iface.launch()
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