API para Detectar Texto con Inteligencia Artificial 🔍

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class TriggerRequest(BaseModel):
    frases_clave: List[str]  # Lista de frases clave proporcionadas por el ADMIN
    user_prompt: str  # Texto enviado por el cliente

import uvicorn
from fastapi import FastAPI, status
from schemas import TriggerRequest
from scrips import get_tools, get_weather_completion

app = FastAPI()

@app.get("/")
def root():
    return {"Bienvendos al actuvador de texto", status.HTTP_200_OK }

@app.post("/activate-trigger/")
async def activate_text(request: TriggerRequest):
    # Normalizar las frases clave para comparación (minúsculas y sin espacios extra)
    frases_clave_normalizadas = [frase.lower().strip() for frase in request.frases_clave]
    # Normalizar el texto del usuario para comparación
    texto_usuario = request.user_prompt.lower().strip() 

    # 1. Pasamos las frases clave al sistema de OpenAI y esperamos la respuesta
    response_get = await get_tools(frases_clave_normalizadas)

    # si no se obtiene respuesta de OpenAI se retorna un error y un status 500
    if not response_get:
        return {
            "error": "No se pudo obtener la respuesta de OpenAI",
            "status": status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR
        }
    
    # 2. Si se obtiene una respuesta de la configuracion de OpenAI, se envia la respuesta 
    # al model de openai con el texto del usuario, para detectar el disparador
    response = await get_weather_completion(texto_usuario, response_get)

    return {
        "frases_claves": frases_clave_normalizadas,
        "texto_del_usuario": request.user_prompt,
        "respuesta": response,
        "status": status.HTTP_200_OK
    }

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.2", port=8000)

import openai, json, os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv('.env.dev')
openai.api_key = os.getenv("API_KEY_OPENAI")

# Definir herramientas/funciones con descripción precisa
async def get_tools(arguments): # los argumentos son las frases clave
    tools = [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_confirmation",
                "description": "Confirmación explícita de comparar usando frases específicas",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "confirmation": {
                            "type": "string",
                            "enum": arguments, # Lista de frases clave enviadas por el ADMIN
                            "description": "Frase exacta de confirmación"
                        },
                    },
                    "required": ["confirmation"],
                }
            }
        }
    ]
    return tools

# Función para verificar confirmaciones de compra
def get_confirmation(confirmation, enum):
    """Validar y procesar confirmación de compra."""
    if confirmation.lower() in enum:
        return f"🎉 Frase encontrada  👱🏽‍♂️ ' {confirmation} ' 👱🏽‍♂️, estado {True}"
    else:
        return "❌ Confirmación no válida"

# Función asíncrona para manejar la solicitud de OpenAI
async def get_weather_completion(texto_usuario, config_get_tools):
    datos = config_get_tools[0]['function']['parameters']['properties']['confirmation']['enum']
    
    message = """Eres un asistente especializado en identificar intenciones basadas en frases clave. 
    Tu tarea es: 1. Analizar si las frases clave están presentes en el mensaje del usuario 2. Realizar una búsqueda flexible que contemple: 
    - Coincidencia parcial de palabras 
    - Contexto de la frase 
    Instrucciones específicas: 
    - Si encuentras una coincidencia, confirma la detección
    - Ignora tildes y diferencias menores en la escritura 
    - Busca la intención aunque la frase no sea exactamente igual
    - Si la frase no coincide, indica que no se detectó la intención
    Ejemplo:
    - Frases clave: {datos} - Casos válidos: * "hoy quiero sopa" * "tengo ganas de una sopa" * "Sopa, por favor" * "Sopa", Responde de manera concisa, indicando si detectaste o no la intención.')"""

    try:
        # Crear solicitud a OpenAI
        completion = await openai.ChatCompletion.acreate(
            model="gpt-3.5-turbo-0125",
            messages=[
                {
                "role": "system",
                "content":  message
                }, 
                {
                "role": "user",
                "content": texto_usuario
            }],

            functions=[config_get_tools[0]['function']],
            function_call="auto", # Let the model decide
            max_tokens=250,
        )
        
        response = completion.choices[0].message

        # Verificar si se llamó a la función
        if response.get("function_call"):
            tool_call = response["function_call"]

            if tool_call["name"] == "get_confirmation":
                args = json.loads(tool_call["arguments"])
                # estos argumentos son los que se pasan a la función get_confirmation
                confirmation = args.get("confirmation")
                
                if confirmation:
                    # pasamos los argumentos que ya estaban en la función get_confirmation
                    valid_confirmations = config_get_tools[0]['function']['parameters']['properties']['confirmation']['enum']
                    result = get_confirmation(confirmation, valid_confirmations)
                    return result
                else:
                    return "❌ No se proporcionaron argumentos válidos."

        return False
    except Exception as e:
        return None

import requests
import json

url = "http://127.0.0.2:8000/activate-trigger/"

payload = json.dumps({
  "frases_clave": ["que sea sopa", "que feo arroz", "hoy no trabaje"],
  "user_prompt": "Hoy quiero que sea sopa para el almuerzo"
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)

{
  "frases_claves": ["que sea sopa", "que feo arroz", "hoy no trabaje"],
  "texto_del_usuario": "Hoy quiero que sea sopa para el almuerzo",
  "respuesta": "🎉 Frase encontrada 👱🏽‍♂️ 'que sea sopa' 👱🏽‍♂️, estado True",
  "status": 200
}