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Primero se tiene que
entrenar el modelo con posibles consultas que puede realizar el soporte
encargado de renovar licencias. Entender la interacción completa entre el
entrenamiento del modelo y su implementación en un servidor Flask podría ser un
poco largo para un solo código. Sin embargo, te proporcionaré una versión
básica que puedes ajustar según tus necesidades específicas. Ten en cuenta que
este ejemplo es simplificado y que hay muchas consideraciones y mejoras
posibles.
Primero,
el código de entrenamiento:
Python
import openai# Configurar la clave de API de OpenAI openai.api_key = "tu_api_key_de_openai" # Definir ejemplos de entrenamiento ejemplos_entrenamiento = [ {"input": "Usuario: Renovar la licencia 25 por 2 meses", "output": "ChatGPT: La licencia 25 se renovó con éxito por 2 meses."}, {"input": "Usuario: ¿Puedes extender mi licencia 30 por un año más?", "output": "ChatGPT: La licencia 30 ha sido renovada por 1 año."}, {"input": "Usuario: Quiero renovar la licencia número 40", "output": "ChatGPT: La licencia 40 se renovó correctamente."}, # Agrega más ejemplos según sea necesario ] # Llamada a la API para entrenar el modelo openai.ChatCompletion.create( model="text-davinci-003", examples=ejemplos_entrenamiento, temperature=0.8, max_tokens=150, n=1, )
Este
código crea ejemplos de diálogo para entrenar al modelo. Asegúrate de agregar
más ejemplos según tus necesidades.
Ahora,
el código Python para el servidor Flask:
Python
import reimport pyodbc import openai from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) # Configuración de la conexión a la base de datos server = 'tu_servidor_sql' database = 'tu_base_de_datos' username = 'tu_usuario' password = 'tu_contraseña' conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+password) # Configuración de la API de OpenAI openai.api_key = "tu_api_key_de_openai" # Ruta para manejar solicitudes del modelo @app.route('/consulta', methods=['POST']) def manejar_consulta(): data = request.get_json() pregunta_usuario = data['consulta'] # Usa ChatGPT para interpretar la intención del usuario respuesta_gpt = obtener_respuesta_gpt(pregunta_usuario) # Procesa la respuesta de ChatGPT para renovación resultado = procesar_respuesta_gpt(respuesta_gpt) return jsonify({"respuesta": resultado}) def obtener_respuesta_gpt(pregunta_usuario): # Llamada a la API de OpenAI para obtener la respuesta de ChatGPT response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=pregunta_usuario, max_tokens=150 ) respuesta_gpt = response.choices[0].text.strip() return respuesta_gpt def procesar_respuesta_gpt(respuesta_gpt): if "renovó con éxito" in respuesta_gpt: duracion_renovacion = obtener_duracion_renovacion(respuesta_gpt) numero_licencia = obtener_numero_licencia(respuesta_gpt) # Lógica para actualizar la base de datos if duracion_renovacion and numero_licencia: consulta_sql = f"UPDATE licencia SET FechaRenovacion = DATEADD(MONTH, {duracion_renovacion}, FechaRenovacion) WHERE Numero = {numero_licencia}" ejecutar_consulta(consulta_sql) return f"La licencia {numero_licencia} se renovó con éxito por {duracion_renovacion} meses." else: return "No se pudo renovar la licencia." else: return "No se reconoció la solicitud de renovación." def obtener_duracion_renovacion(respuesta_gpt): # Lógica para extraer la duración de la renovación de la respuesta de ChatGPT match = re.search(r'por (\d+) (mes|meses)', respuesta_gpt, re.IGNORECASE) if match: return int(match.group(1)) else: return None def obtener_numero_licencia(respuesta_gpt): # Lógica para extraer el número de licencia de la respuesta de ChatGPT match = re.search(r'licencia (\d+)', respuesta_gpt, re.IGNORECASE) if match: return int(match.group(1)) else: return None def ejecutar_consulta(consulta_sql): # Lógica para ejecutar la consulta en la base de datos try: cursor = conn.cursor() cursor.execute(consulta_sql) conn.commit() except Exception as e: print(f"Error al ejecutar la consulta: {e}") if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
Este
es un código simplificado para darte un punto de partida. Ten en cuenta que
este enfoque tiene limitaciones y consideraciones de seguridad que deben
abordarse antes de usar en un entorno de producción. Además, la calidad del
modelo y su capacidad para manejar solicitudes específicas dependerán de la
calidad y cantidad de los ejemplos de entrenamiento.
Figure 1. Código Python con Chat GPT para automatizar renovación de licencias - sybcodex.com |
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Referencias
DALL·E 2 (openai, 2023). Ilustración de
este artículo. [Figure 1]. Generado en https://openai.com/dall-e-2/
Redactor: Sybcodex (Joel
Sotelo Bustamante)
Categoría: Tecnología - ADMSoftCorp
Título del artículo: Código Python con Chat GPT para
automatizar renovación de licencias
Número de edición: 1.0
Escrito en el año: 2023
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