app.py

import gradio as gr
import openai
import json
import time
from utils import get_trip
import os

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

# Tu función get_trip aquí

context = [{'role': 'system', 'content': """
Eres CegaperGPT, un servicio automatizado para recomendar la mejor opción de transporte de la compañía Cegaper y ayudar a los usuarios a comprar sus tickets.
Cegaper es una compañía de transporte terrestre (autobuses, vans y camiones) que opera en México.
Primero, saludas al cliente diciendo tu nombre, luego preguntas por los detalles del viaje y después solicitas la información personal del comprador.
Esperas hasta recopilar todo el pedido, luego lo resumes y verificas.
Finalmente, recoges el pago.
Asegúrate de aclarar todas las opciones para seleccionar el viaje correcto para el usuario.
Respondes en un estilo amigable, conversacional y breve. \
"""}]


def get_completion_from_messages(messages, temperature=0.1):
    functions = [{
        "name": "get_trip",
        "description": "Encuentra el mejor plan de viaje desde el origen hasta el destino en un rango de fechas dado.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "origin": {
                    "type": "string",
                    "description": "La dirección de origen, debe cumplir con el estándar de Google Maps.",
                },
                "destination": {
                    "type": "string",
                    "description": "La dirección de destino, debe cumplir con el estándar de Google Maps.",
                },
                "date_from": {
                    "type": "string",
                    "description": "La fecha de inicio del rango a considerar para el viaje en formato YYYY-MM-DD",
                },
                "date_to": {
                    "type": "string",
                    "description": "La fecha de fin del rango a considerar para el viaje en formato YYYY-MM-DD",
                },
                "pax": {
                    "type": "integer",
                    "description": "El número de pasajeros para el viaje",
                },
                "round_trip": {
                    "type": "boolean",
                    "description": "Si el viaje debe ser de ida y vuelta o no. Si es verdadero, se requiere date_to.",
                }
            },
            "required": ["origin", "destination", "date_from", "pax"],
        }
    }]

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-0613",
        messages=messages,
        functions=functions,
        function_call="auto",
    )
    response_message = response["choices"][0]["message"]

    if response_message.get("function_call"):
        available_functions = {
            "get_trip": get_trip,
        }
        function_name = response_message["function_call"]["name"]
        function_to_call = available_functions[function_name]
        function_args = json.loads(
            response_message["function_call"]["arguments"])
        function_response = function_to_call(
            origin=function_args.get("origin"),
            destination=function_args.get("destination"),
            date_from=function_args.get("date_from"),
            date_to=function_args.get("date_to"),
            round_trip=function_args.get("round_trip"),
            pax=function_args.get("pax"),
        )

        messages.append(response_message)
        messages.append(
            {
                "role": "function",
                "name": function_name,
                "content": function_response,
            }
        )
        second_response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-0613",
            messages=messages
        )

    if 'second_response' not in locals():
        messages.append(response_message)
        second_response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4-0613",
            messages=messages
        )
    return second_response.choices[0].message["content"]


def respuesta_chatbot(message, chat_history):
    print(message)
    context.append({'role': 'user', 'content': f"{message}"})
    response = get_completion_from_messages(context)
    print(response)
    context.append({'role': 'assistant', 'content': f"{response}"})
    chat_history.append((message, response))
    time.sleep(2)
    return "", chat_history


with gr.Blocks() as demo:
    title_and_desc = gr.Markdown(
        "# Cegaper GPT \n Cegaper GPT es un servicio automatizado para recomendar la mejor opción de transporte de la compañía Cegaper y ayudarte a comprar tus tickets.")
    chatbot = gr.Chatbot()
    msg = gr.Textbox()
    clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])

    msg.submit(respuesta_chatbot, [msg, chatbot], [msg, chatbot])

demo.launch()