Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,25 @@
 import gradio as gr
 import openai
 import os
+import csv
 
 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_ingresados = []  # Lista para almacenar los datos ingresados por el usuario
+
+def guardar_en_csv(dato):
+    ruta_archivo = '/content/drive/MyDrive/content/datos_usuarios.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
@@ -11,13 +27,19 @@ def generate_completion(user_prompt):
         model="davinci:ft-topwow-llc-2023-06-15-01-33-13",
         prompt=prompt,
         max_tokens=10,
-        temperature=0
+        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='Escribe aquí la frase o las palabras que le dijo su potencial cliente'),
                      outputs='text',
                      title="VendorPower: Predictor de intenciones de compra",
                      description="Plataforma para profesionales de la venta. En el espacio puedes escribir frases claves que le dice un posible comprador y VendorPower predice las posibilidades de cierre de venta: posible Potencial o que no está interesado. 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()
+                     input_labels="Frase",
+                     output_labels="Sentimento")
+
+iface.launch()
+