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import os
import google.generativeai as genai
from flask import Flask, render_template, request
from user_data import get_user_history
from logs import save_log
from book_recommendations import (
recommend_fiction,
recommend_non_fiction,
recommend_science,
recommend_fantasy
)
app = Flask(__name__)
# Configurar a chave de API
GOOGLE_API_KEY = os.environ.get('GOOGLE_API_KEY')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
# Definir o modelo generativo com as funções disponíveis
magical_if = genai.GenerativeModel(
"gemini-1.5-flash",
tools=[
recommend_fiction,
recommend_non_fiction,
recommend_science,
recommend_fantasy
]
)
def ia_decision(user_id, history):
business_rules = """
Analise o histórico de compras do usuário e chame diretamente a função
correspondente à categoria de livros recomendada.
Regras:
1. Se o usuário comprou mais livros de ficção, recomende ficção.
2. Se o usuário comprou mais livros de não ficção, recomende não ficção.
3. Se o usuário demonstrou interesse em ciência, recomende ciência.
4. Se o usuário demonstrou interesse em fantasia, recomende fantasia.
5. Caso contrário, ofereça uma recomendação geral de ficção.
ATENÇÃO: Sempre retorne a resposta da função chamada.
Não explique, apenas chame.
"""
user_decision = magical_if.start_chat(
enable_automatic_function_calling=True
)
message = (
f"Histórico do usuário {user_id}: {history}\n"
f"Regras de negócio:\n{business_rules}"
)
response = user_decision.send_message(message)
# Tenta obter a chamada de função feita pela IA
try:
function_call = response.candidates[0].content.parts[0].function_call
function_name = function_call.name
user_function = {
"recommend_fiction": recommend_fiction,
"recommend_non_fiction": recommend_non_fiction,
"recommend_science": recommend_science,
"recommend_fantasy": recommend_fantasy
}.get(function_name)
if user_function:
return user_function(user_id)
except (AttributeError, IndexError):
pass
# Caso nenhuma função tenha sido chamada, retorna o texto
return response.text
@app.route('/recommend/<int:user_id>')
def recommend(user_id):
history = get_user_history(user_id)
if not history:
return "Usuário não encontrado", 404
ia_response = ia_decision(user_id, history)
save_log(user_id, history, ia_response)
return render_template(
'recommendation.html',
user_id=user_id,
message=ia_response
)
@app.route('/chat/<int:user_id>', methods=['GET', 'POST'])
def chat(user_id):
history = get_user_history(user_id)
if not history:
return "Usuário não encontrado", 404
response = None
if request.method == 'POST':
question = request.form.get('question')
user_decision = magical_if.start_chat(
enable_automatic_function_calling=True
)
gemini_response = user_decision.send_message(
f"Usuário {user_id}, histórico: {history}. Pergunta: {question}"
)
try:
function_call = (
gemini_response
.candidates[0]
.content.parts[0]
.function_call
)
function_name = function_call.name
user_function = {
"recommend_fiction": recommend_fiction,
"recommend_non_fiction": recommend_non_fiction,
"recommend_science": recommend_science,
"recommend_fantasy": recommend_fantasy
}.get(function_name)
if user_function:
response = user_function(user_id)
else:
response = gemini_response.text
except (AttributeError, IndexError):
response = gemini_response.text
save_log(user_id, history, response)
return render_template('chat.html', user_id=user_id, response=response)
@app.route('/perfil/<int:user_id>', methods=['GET', 'POST'])
def perfil(user_id):
history = get_user_history(user_id)
if not history:
return "Usuário não encontrado", 404
if request.method == 'POST':
name = request.form.get('name')
preferences = request.form.getlist('preferences')
# aqui vamos salvar nome e preferências
history['name'] = name
history['preferences'] = preferences
return render_template('perfil.html', user_id=user_id, history=history)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
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