Jarbot.Beta / app.py
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import gradio as gr
from transformers import pipeline
from datetime import datetime
import pytz
import requests
# Crear el chatbot usando el modelo de transformers
pipe = pipeline("text-generation", model="Isotonic/gpt-human-assistant")
# Lista de malas palabras a filtrar
malas_palabras = ["maldito", "estúpido", "imbécil", "tonto"] # Puedes agregar más malas palabras aquí
# Función para obtener el clima en Viña del Mar con Open-Meteo
def get_weather():
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=-33.0153&longitude=-71.5503&current_weather=true"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
temp = data["current_weather"]["temperature"]
windspeed = data["current_weather"]["windspeed"]
return f"El clima es de {temp}°C con una velocidad de viento de {windspeed} km/h."
else:
return "Lo siento, no pude obtener el clima en este momento."
# Función para filtrar malas palabras
def filtrar_malas_palabras(texto):
for palabra in malas_palabras:
if palabra in texto.lower():
return True
return False
import wikipedia
# Configura el idioma de Wikipedia
wikipedia.set_lang("es") # Español
def get_species_info():
try:
# Realiza una búsqueda y obtén un resumen
summary = wikipedia.summary("Jardín Botánico Nacional de Viña del Mar", sentences=2)
return summary
except wikipedia.exceptions.DisambiguationError as e:
return "Hay muchos temas relacionados. Por favor, especifica más tu búsqueda."
except wikipedia.exceptions.PageError:
return "No encontré información sobre ese tema en mis sistemas, lo siento."
except Exception as e:
return "Lo siento, ocurrió un error al buscar la información."
# Función para obtener la respuesta del bot
def get_response(user_input):
# Comportamiento general
if filtrar_malas_palabras(user_input):
return "Por favor, mantén un lenguaje respetuoso. No se toleran malas palabras."
# Respuestas personalizadas según ciertas palabras clave
if "hola" in user_input.lower():
return "¡Hola, soy Jarbot! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
if "horario" in user_input.lower():
return "El Jardín está abierto de [9:00 hasta las 17:30]. ¡Espero que vengas!"
if "actividades" in user_input.lower():
return "¡Sii! Hoy tenemos..."
if "especies" in user_input.lower():
return "Pues hay muchas! Aquí puedes encontrar una variedad de plantas como [cactarios, colecciones de la isla de Juan Fernández, algunos del bosque esclerófilo de la zona central y mucho más] y también hay animales como [ganzos, tortugas, etc]. ¿No es lindo?"
if "reglas" in user_input.lower():
return "Pues, para preservar el entorno, te pido que no recojas plantas, respetes las áreas designadas y mantengas el Jardín limpio, nos encanta saber que cuidas del Jardín"
if "picnic" in user_input.lower():
return "!Si por supuesto! Contamos con áreas de picnic y negocios donde podrás disfrutar de snacks. ¡Así descansas, comes algo y admiras el Jardín!"
if "movilidad reducida" in user_input.lower():
return "Sí, el Jardín cuenta con caminos accesibles y rampas para que todos puedan disfrutar del espacio"
if "historia" in user_input.lower():
return "El Jardín Botánico fue fundado en [1951] y tiene una historia fascinante de preservación y estudio de especies vegetales. Tristemente, gracias al incendio se quemó el 90% del Jardín :( "
elif "hora" in user_input.lower():
# Configura la zona horaria de Chile
chile_tz = pytz.timezone("America/Santiago")
chile_time = datetime.now(chile_tz).strftime('%H:%M')
return f"Son las {chile_time}. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
elif "clima" in user_input.lower():
return get_weather()
elif "adiós" in user_input.lower():
return "¡Bye amigo! Que tengas un buen día."
else:
# Si la pregunta no es entendida, pide reformularla
return "Lo siento, no entendí bien la pregunta. ¿Podrías reformularla?"
# Crear la interfaz con Gradio
iface = gr.Interface(fn=get_response, inputs="text", outputs="text",
title="Asistente Virtual", description="¡Escribe algo para interactuar con el asistente!")
# Lanzar la interfaz
iface.launch()