from dotenv import load_dotenv import streamlit as st import os import google.generativeai as genai import langchain # Cargar las variables de entorno load_dotenv() # Configurar la API de Google genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY")) # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de bullets específica def generate_bullets(number_of_bullets, target_audience, product, call_to_action, temperature): # Configuración del modelo generation_config = { "temperature": temperature, "top_p": 0.85, "top_k": 128, "max_output_tokens": 2048, "response_mime_type": "text/plain", } # Crear la instrucción del sistema system_instruction = ( f"Eres un experto copywriter especializado en escribir bullets atractivos, curiosos e inusuales para {target_audience} sobre {product} que promueven la acción de {call_to_action}. " f"Tu tarea es ayudarme a escribir {number_of_bullets} bullets que destaquen los beneficios de {product}. " f"Utiliza las siguientes menciones y ejemplos como inspiración en tu respuesta: " "El armario del baño es el mejor lugar para guardar medicamentos, ¿verdad? Incorrecto. Es el peor. Los hechos están en la página 10.", "El mejor tiempo verbal que le da a tus clientes la sensación de que ya te han comprado.", "La historia de un joven emprendedor que transformó su vida aplicando esta técnica simple pero poderosa.", "Los misterios de cómo algunas personas parecen tener éxito sin esfuerzo, mientras otras luchan. La clave está en esta pequeña diferencia.", "La leyenda de aquellos que dominaron la productividad con un solo hábito. ¿Te atreves a descubrirlo?", "La historia de un padre ocupado que, con solo 10 minutos al día, logró transformar su salud y bienestar.", "¿Cuándo es una buena idea decirle a una chica que te gusta? Si no se lo dices en ese momento, despídete de conocerla íntimamente." f"Cuando respondas, utiliza la mayor cantidad de variaciones." ) # Configuración del modelo generativo model = genai.GenerativeModel( model_name="gemini-1.5-flash", generation_config=generation_config, ) # Generar el resultado utilizando el modelo try: response = model.generate_content([system_instruction]) # Verificar que la respuesta tenga el formato esperado if response.candidates and response.candidates[0].content.parts: generated_bullets = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip() return generated_bullets else: raise ValueError("No se generaron bullets válidos.") except Exception as e: raise ValueError(f"Error al generar los bullets: {str(e)}") # Configurar la interfaz de usuario con Streamlit st.set_page_config(page_title="Impact Bullet Generator", layout="wide") # Centrar el título y el subtítulo st.markdown("

Impact Bullet Generator

", unsafe_allow_html=True) st.markdown("

Transforma los pensamientos de tu audiencia en balas persuasivas que inspiren a la acción.

", 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_bullets = st.selectbox("Número de bullets", options=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], index=4) 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_bullets = generate_bullets(number_of_bullets, target_audience, product, call_to_action, temperature) col2.markdown(f"""

Mira los bullets generados:

{generated_bullets}

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