from dotenv import load_dotenv import streamlit as st import os import google.generativeai as genai import random # Cargar las variables de entorno load_dotenv() # Configurar la API de Google genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY")) # Función para obtener una mención del producto de manera probabilística def get_random_product_mention(): mentions = ["Directa", "Indirecta", "Metafórica"] probabilities = [0.35, 0.25, 0.40] return random.choices(mentions, probabilities)[0] # Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada def get_mention_instruction(product_mention, product): if product_mention == "Directa": return f"Introduce directamente el producto '{product}' como la solución clara al problema que enfrenta el lector." elif product_mention == "Indirecta": return f"Referencia sutilmente el producto '{product}' como una posible solución al problema del lector sin nombrarlo explícitamente." elif product_mention == "Metafórica": return f"Introduce el producto '{product}' usando una metáfora, conectándolo simbólicamente a la solución que necesita el lector." return "" # Ejemplos de beneficios por tipo benefit_types = { "educación": [ "Aprenderás las estrategias más efectivas para maximizar tu tiempo.", "Descubrirás técnicas probadas que han ayudado a miles a alcanzar sus objetivos.", "Tendrás acceso a contenido exclusivo que transformará tu manera de trabajar." ], "urgencia": [ "No te quedes atrás; asiste para no perder la oportunidad de cambiar tu vida.", "Inscríbete ahora y asegúrate de obtener la información más actualizada." ], "comunidad": [ "Únete a una comunidad de personas con ideas afines y comparte tus experiencias.", "Conectarás con expertos que pueden guiarte en tu camino." ], "resultados": [ "Obtendrás herramientas que te ayudarán a lograr resultados visibles en poco tiempo.", "Aprenderás a implementar cambios que impulsarán tu carrera profesional." ], "exclusividad": [ "Accede a recursos que solo están disponibles para los asistentes del webinar.", "Sé parte de un grupo selecto que recibe información privilegiada." ], } # Función para generar bullets de beneficios def generate_benefits(number_of_benefits, target_audience, product, call_to_action, temperature): product_mention = get_random_product_mention() mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product) # Configuración del modelo generation_config = { "temperature": temperature, "top_p": 0.85, "top_k": 128, "max_output_tokens": 2048, "response_mime_type": "text/plain", } # Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema model = genai.GenerativeModel( model_name="gemini-1.5-flash", generation_config=generation_config, system_instruction=( f"Eres un experto copywriter especializado en escribir beneficios atractivos para {target_audience} sobre {product} que promueven la acción de {call_to_action}. " "Tu tarea es ayudarme a escribir bullets que destaquen los beneficios de asistir, descargar o inscribirme al webinar. " "Recuerda que cada bullet debe ser breve, claro y persuasivo, y seguir la estructura 'Beneficio + Conector + Valor'. " "Los bullets deben inspirar interés y motivar al lector a tomar acción. " "Ejemplos: '- Aprenderás a...'; '- Descubrirás cómo...'; '- Conocerás a...'." ) ) # Selección aleatoria de tipos de beneficios, manteniendo variedad en la salida selected_types = random.sample(list(benefit_types.keys()), min(number_of_benefits, len(benefit_types))) # Crear un mensaje para el modelo que incluye los beneficios generados según los tipos seleccionados benefits_instruction = ( f"Tu tarea es crear {number_of_benefits} bullets efectivos dirigidos a {target_audience}, " f"para promover {call_to_action} usando la siguiente mención: {mention_instruction}. " "Asegúrate de que cada bullet siga la estructura de 'Beneficio + Conector + Valor', " "como los ejemplos proporcionados anteriormente." ) # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de beneficios específica try: response = model.generate_content([benefits_instruction]) # Extraer el texto de la respuesta generated_benefits = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip() # Retornar el resultado return generated_benefits except Exception as e: raise ValueError(f"Error al generar los beneficios: {str(e)}") # Configurar la interfaz de usuario con Streamlit st.set_page_config(page_title="Quick Prompt", layout="wide") # Centrar el título y el subtítulo st.markdown("

Quick Prompt

", unsafe_allow_html=True) st.markdown("

Transforma tu mensaje en beneficios que inspiren a tu audiencia a tomar decisiones al instante.

", unsafe_allow_html=True) # Añadir CSS personalizado para el botón st.markdown(""" """, unsafe_allow_html=True) # Crear columnas col1, col2 = st.columns([1, 2]) # Columnas de entrada with col1: target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios") product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés") call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso") number_of_benefits = st.selectbox("Número de beneficios", options=[1, 2, 3, 4, 5], index=2) temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.5, step=0.1) # Botón de enviar submit = st.button("Generar Beneficios") # Mostrar los beneficios generados if submit: if target_audience and product and call_to_action: try: # Obtener la respuesta del modelo generated_benefits = generate_benefits(number_of_benefits, target_audience, product, call_to_action, temperature) col2.markdown(f"""

Mira los beneficios generados:

{generated_benefits}

""", unsafe_allow_html=True) except Exception as e: st.error(f"Error al generar los beneficios: {str(e)}") else: st.error("Por favor, completa todos los campos.")