from dotenv import load_dotenv import streamlit as st import os import google.generativeai as genai load_dotenv() genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY")) # Función para obtener respuesta del modelo Gemini def get_gemini_response(target_audience, product, product_mention, mood, length): model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash") # Modelo predeterminado # Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada mention_instruction = "" if product_mention == "Directa": mention_instruction = f"Mention the product '{product}' directly in the text." elif product_mention == "Indirecta": mention_instruction = f"Ensure that subtle and realistic references to the product '{product}' are included without explicitly mentioning it." elif product_mention == "Metafórica": mention_instruction = f"Refer to the product '{product}' through a metaphor without explicitly mentioning it." # Instrucción específica para el tipo de texto (siempre será "Historia") format_instruction = "Ensure that the narrative is engaging and includes character development, a clear plot, and a resolution." # Crear el prompt completo basado en los campos del frontend full_prompt = f""" You are a creative writer skilled in the art of persuasion. Write a story of {length} words in Spanish. The tone of the story should be {mood} and carefully crafted to emotionally resonate with a {target_audience}. {mention_instruction} {format_instruction} Use persuasive techniques to guide the reader towards an intuitive understanding of the product's benefits, focusing on creating a strong emotional connection with the audience. """ response = model.generate_content([full_prompt]) # Comprobar si la respuesta es válida y devolver el texto if response and response.parts: # Formatear la respuesta en párrafos text = response.parts[0].text paragraphs = text.split("\n") # Suponiendo que los párrafos están separados por saltos de línea formatted_text = "\n\n".join(paragraphs) # Unir los párrafos con dos saltos de línea return formatted_text else: raise ValueError("Lo sentimos, intenta con una combinación diferente de entradas.") # Inicializar la aplicación Streamlit st.set_page_config(page_title="Story Genius Maker", page_icon=":pencil:", layout="wide") # Configurar el diseño en ancho # Título y subtítulo st.markdown("

Story Genius Maker

", unsafe_allow_html=True) st.markdown("

Teje historias inolvidables en segundos, guiado por la magia de la inteligencia artificial que da vida a tus ideas en relatos cautivadores.

", unsafe_allow_html=True) # Añadir CSS personalizado para el botón st.markdown(""" """, unsafe_allow_html=True) # Crear dos columnas para el diseño (40% y 60%) col1, col2 = st.columns([2, 3]) # 2 + 3 = 5 partes en total with col1: # Entradas del usuario target_audience = st.text_input("Público objetivo:", placeholder="Especifica tu público aquí...") product = st.text_input("Producto:", placeholder="Especifica el producto aquí...") # Agrupar todas las opciones en una acordeón with st.expander("Personaliza tu texto"): # Variable para cómo se debe mencionar el producto product_mention = st.selectbox("Mención del producto:", ["Directa", "Indirecta", "Metafórica"]) # Eliminar la opción de tipo de texto y longitud del texto mood = st.selectbox("Tono del Texto:", ["Emocional", "Triste", "Feliz", "Horror", "Comedia", "Romántico"]) # Slider para seleccionar la longitud del texto length = st.slider("Longitud del texto (palabras):", min_value=50, max_value=500, value=200, step=10) # Botón para generar contenido submit = st.button("Escribir mi historia") # Manejo del clic en el botón if submit: if target_audience and product: # Verificar que se haya proporcionado el público objetivo y el producto try: response = get_gemini_response(target_audience, product, product_mention, mood, length) col2.subheader("Contenido generado:") col2.write(response) except ValueError as e: col2.error(f"Error: {str(e)}") else: col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo y el producto.")