Update app.py

app.py

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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 = " "
@@ -7,22 +22,22 @@ def generate_completion(user_prompt):
     response = openai.Completion.create(
         model="davinci:ft-topwow-llc:rrhh-2023-09-26-22-30-27",
         prompt=prompt,
-        max_tokens=30,
+        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.inputs.Textbox(lines=5, placeholder=''),
-                     outputs='text',
-                     title="Predictor de renuncia",
-                     description="Plataforma para profesionales de los recursos humanos . ",
-                     input_labels="phrases",
-                     output_labels="forecast")
-                    
-
-                     
-iface.launch()
 
+iface = gr.Interface(
+    fn=generate_completion,
+    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, placeholder='Escribe aquí la frase o las palabras '),
+    outputs='text',
+    title="Detector de potenciales renuncias",
+    description="Plataforma que detecta potenciales síntomas de esquizofrenia. Escriba la frase y le suma la flecha  -> mas dos espacios, ejemplo: Veo monstruos en la noche  ->  La plataforma está basada en redes neuronales transformer usando la técnica de transfer learning y el proceso de fine tunning",
+    input_labels="Frase",
+    output_labels="Predicción"
+)
+
+iface.launch()