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#coding: utf-8
# Standard libraries
#import json
#import re
from os import getenv
#from typing import Any
#from typing import Dict
#from typing import IO
#from typing import List
#from typing import Optional
#from typing import Tuple
#from typing import Union
#from io import BytesIO
# Third-party libraries
import requests
from openai import OpenAI
#from pydub import AudioSegment
def check_openai_api_key(api_key):
import openai
client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
try:
client.models.list()
except openai.AuthenticationError:
return False
else:
return True
class PRESET_MODELS:
# for detect language with GPT-4o-mini and GPT-4o models:
# meta-paramaters presets (check_level:(low, medium, high), deterministict: (maximum, medium, minimum))
def get_preset__detect_language(check_level: str = "medium", deterministic: str = "medium"):
if check_level == "low":
if deterministic == "maximum":
return {"temperature": 0.1, "frequency_penalty": 0.5, "presence_penalty": 0.5}
elif deterministic == "medium":
return {"temperature": 0.2, "frequency_penalty": 0.5, "presence_penalty": 0.5}
elif deterministic == "minimum":
return {"temperature": 0.3, "frequency_penalty": 0.5, "presence_penalty": 0.5}
elif check_level == "medium":
if deterministic == "maximum":
return {"temperature": 0.1, "frequency_penalty": 0.2, "presence_penalty": 0.2}
elif deterministic == "medium":
return {"temperature": 0.2, "frequency_penalty": 0.2, "presence_penalty": 0.2}
elif deterministic == "minimum":
return {"temperature": 0.3, "frequency_penalty": 0.2, "presence_penalty": 0.2}
elif check_level == "high":
if deterministic == "maximum":
return {"temperature": 0.01, "frequency_penalty": 0.1, "presence_penalty": 0.1}
elif deterministic == "medium":
return {"temperature": 0.05, "frequency_penalty": 0.1, "presence_penalty": 0.1}
elif deterministic == "minimum":
return {"temperature": 0.1, "frequency_penalty": 0.1, "presence_penalty": 0.1}
else:
return {"temperature": 0.2, "frequency_penalty": 0.2, "presence_penalty": 0.2}
def detect_language(input_text: str, temperature: float = 0.01, context_window: int = 128) -> str:
"""
Détecte la langue d'un texte donné.
Args:
input_text (str): Le texte dont il faut détecter la langue.
temperature (float): La température pour le modèle de langage. Par défaut à 0.2.
context_window (int): Longueur de la fenêtre de contexte à utiliser pour la détection.
Returns:
str: La langue détectée au format ISO-639-1.
Raises:
ValueError: Si la réponse de l'API est invalide.
requests.RequestException: En cas d'erreur de communication avec l'API.
"""
system_prompt = (
"Agissez comme une fonction de détection de langue. "
"Je fournirai du texte dans n'importe quelle langue, et vous détecterez sa langue. "
"Fournissez le résultat de votre détection au format ISO-639-1. "
"Votre réponse doit représenter l'argument `language` et ne contenir "
"que sa valeur sous forme de chaîne. "
"Fournir la langue d'entrée au format ISO-639-1 améliorera la précision et la latence."
)
try:
client = OpenAI(api_key=getenv("OPENAI_API_KEY"))
#################
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
temperature=temperature,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_prompt
},
{
"role": "user",
"content": input_text
}
],
frequency_penalty=0.2,
presence_penalty=0,
max_tokens=context_window
)
detected_language = response.choices[0].message.content
if not detected_language:
raise ValueError("La réponse de l'API est vide")
return detected_language
except requests.RequestException as e:
raise requests.RequestException(f"Erreur de communication avec l'API : {str(e)}")
except Exception as e:
raise ValueError(f"Erreur inattendue lors de la détection de la langue : {str(e)}")
if __name__ == "__main__":
input_text = "Hello, how are you?"
detected_language = detect_language(input_text)
print(f"La langue détectée est : {detected_language}")
input_text = "Bonjour, comment ça va?"
detected_language = detect_language(input_text)
print(f"La langue détectée est : {detected_language}")
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