Create claude_recommendations.py
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modules/studentact/claude_recommendations.py
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@@ -0,0 +1,155 @@
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1 |
+
import anthropic
|
2 |
+
import os
|
3 |
+
import streamlit as st
|
4 |
+
import logging
|
5 |
+
from typing import Dict, Any
|
6 |
+
|
7 |
+
logger = logging.getLogger(__name__)
|
8 |
+
|
9 |
+
def generate_claude_recommendations(text: str, metrics: Dict[str, Any], text_type: str, lang_code: str):
|
10 |
+
"""
|
11 |
+
Genera recomendaciones personalizadas utilizando la API de Claude.
|
12 |
+
|
13 |
+
Args:
|
14 |
+
text: El texto original que se analizó
|
15 |
+
metrics: Métricas calculadas por el sistema
|
16 |
+
text_type: Tipo de texto (academic_article, student_essay, general_communication)
|
17 |
+
lang_code: Código del idioma
|
18 |
+
|
19 |
+
Returns:
|
20 |
+
str: HTML formateado con recomendaciones personalizadas
|
21 |
+
"""
|
22 |
+
# Diccionario para traducción de tipos de texto
|
23 |
+
text_type_names = {
|
24 |
+
'academic_article': 'artículo académico',
|
25 |
+
'student_essay': 'trabajo universitario',
|
26 |
+
'general_communication': 'comunicación general'
|
27 |
+
}
|
28 |
+
|
29 |
+
# Identificar las áreas más débiles (ordenadas de peor a mejor)
|
30 |
+
areas = ['vocabulary', 'structure', 'cohesion', 'clarity']
|
31 |
+
scores = {area: metrics[area]['normalized_score'] for area in areas}
|
32 |
+
weak_areas = sorted(areas, key=lambda x: scores[x])
|
33 |
+
|
34 |
+
# Crear un mensaje estructurado para Claude
|
35 |
+
try:
|
36 |
+
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"))
|
37 |
+
|
38 |
+
# Construir el prompt para Claude
|
39 |
+
prompt = f"""
|
40 |
+
Actúa como un asistente experto en escritura académica y comunicación.
|
41 |
+
|
42 |
+
Analiza el siguiente texto (clasificado como {text_type_names.get(text_type, text_type)}) y genera recomendaciones personalizadas para mejorarlo.
|
43 |
+
|
44 |
+
Las métricas de análisis del texto son:
|
45 |
+
- Vocabulario: {scores['vocabulary']:.2f}/1.00
|
46 |
+
- Estructura: {scores['structure']:.2f}/1.00
|
47 |
+
- Cohesión: {scores['cohesion']:.2f}/1.00
|
48 |
+
- Claridad: {scores['clarity']:.2f}/1.00
|
49 |
+
|
50 |
+
Áreas que necesitan mayor atención (de mayor a menor prioridad):
|
51 |
+
{', '.join([area for area in weak_areas[:2]])}
|
52 |
+
|
53 |
+
Texto analizado:
|
54 |
+
"{text[:1000]}..." (texto truncado para análisis)
|
55 |
+
|
56 |
+
Por favor, proporciona:
|
57 |
+
1. Un breve resumen del análisis (2-3 oraciones)
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58 |
+
2. 3-4 recomendaciones específicas para mejorar el texto, identificando problemas concretos
|
59 |
+
3. Sugerencias de qué herramientas de AIdeaText serían más útiles (Análisis Morfosintáctico, Análisis Semántico, o Análisis del Discurso)
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60 |
+
4. Un ejemplo concreto de cómo mejorar una frase del texto
|
61 |
+
|
62 |
+
Utiliza un tono profesional pero amigable, y estructura tus recomendaciones en HTML simple usando etiquetas <h4>, <p>, <ul>, <li>, y <strong>. No uses estilos inline ni clases CSS.
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63 |
+
"""
|
64 |
+
|
65 |
+
# Llamada a la API de Claude
|
66 |
+
message = client.messages.create(
|
67 |
+
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
|
68 |
+
max_tokens=1000,
|
69 |
+
temperature=0.3,
|
70 |
+
system="Eres un asistente experto en análisis textual que proporciona recomendaciones claras y útiles para mejorar textos.",
|
71 |
+
messages=[
|
72 |
+
{"role": "user", "content": prompt}
|
73 |
+
]
|
74 |
+
)
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75 |
+
|
76 |
+
# Obtener la respuesta
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77 |
+
return message.content[0].text
|
78 |
+
|
79 |
+
except Exception as e:
|
80 |
+
logger.error(f"Error generando recomendaciones con Claude: {str(e)}")
|
81 |
+
# Fallback en caso de error
|
82 |
+
return f"""
|
83 |
+
<h4>Recomendaciones para mejorar tu texto</h4>
|
84 |
+
<p>Hemos detectado que las áreas de <strong>{weak_areas[0]}</strong> y <strong>{weak_areas[1]}</strong>
|
85 |
+
son las que más podrían beneficiarse de mejoras.</p>
|
86 |
+
<p>Para obtener recomendaciones más detalladas, utiliza el asistente virtual de Claude AI
|
87 |
+
ubicado en la esquina superior izquierda (presiona la flecha junto al logo).</p>
|
88 |
+
"""
|
89 |
+
|
90 |
+
def display_personalized_recommendations(text, metrics, text_type, lang_code, t):
|
91 |
+
"""
|
92 |
+
Muestra recomendaciones personalizadas en una interfaz amigable.
|
93 |
+
|
94 |
+
Args:
|
95 |
+
text: El texto original que se analizó
|
96 |
+
metrics: Métricas calculadas por el sistema
|
97 |
+
text_type: Tipo de texto
|
98 |
+
lang_code: Código del idioma
|
99 |
+
t: Diccionario de traducciones
|
100 |
+
"""
|
101 |
+
st.markdown("### 📝 Recomendaciones Personalizadas")
|
102 |
+
|
103 |
+
# Verificar si ya tenemos las recomendaciones en la sesión
|
104 |
+
recommendations_key = f"claude_recommendations_{text_type}"
|
105 |
+
|
106 |
+
# Generar nuevas recomendaciones si no existen o si se ha cambiado el tipo de texto
|
107 |
+
if recommendations_key not in st.session_state:
|
108 |
+
with st.spinner("Generando recomendaciones personalizadas..."):
|
109 |
+
recommendations_html = generate_claude_recommendations(
|
110 |
+
text=text,
|
111 |
+
metrics=metrics,
|
112 |
+
text_type=text_type,
|
113 |
+
lang_code=lang_code
|
114 |
+
)
|
115 |
+
st.session_state[recommendations_key] = recommendations_html
|
116 |
+
|
117 |
+
# Mostrar las recomendaciones
|
118 |
+
st.markdown(
|
119 |
+
f"""
|
120 |
+
<div style="border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; padding: 20px; background-color: #f9f9f9;">
|
121 |
+
{st.session_state[recommendations_key]}
|
122 |
+
</div>
|
123 |
+
""",
|
124 |
+
unsafe_allow_html=True
|
125 |
+
)
|
126 |
+
|
127 |
+
# Mensaje para animar a usar el chatbot
|
128 |
+
st.info("💡 **Para seguir mejorando tu texto:** Despliega el asistente virtual (potenciado por Claude AI) ubicado en la parte superior izquierda, presionando la flecha junto al logo.")
|
129 |
+
|
130 |
+
# Función para integrar este nuevo sistema en la interfaz existente
|
131 |
+
def display_recommendations_section(text_input, current_doc, current_metrics, text_type, lang_code, t):
|
132 |
+
"""
|
133 |
+
Función principal para mostrar la sección de recomendaciones en la interfaz.
|
134 |
+
|
135 |
+
Reemplaza a la función display_recommendations_with_actions anterior.
|
136 |
+
"""
|
137 |
+
# Subtabs para diferentes tipos de recomendaciones
|
138 |
+
subtab1, subtab2 = st.tabs(["Diagnóstico", "Recomendaciones"])
|
139 |
+
|
140 |
+
# Tab de diagnóstico (mantener el radar chart existente)
|
141 |
+
with subtab1:
|
142 |
+
display_diagnosis(
|
143 |
+
metrics=current_metrics,
|
144 |
+
text_type=text_type
|
145 |
+
)
|
146 |
+
|
147 |
+
# Tab de recomendaciones personalizadas por Claude
|
148 |
+
with subtab2:
|
149 |
+
display_personalized_recommendations(
|
150 |
+
text=text_input,
|
151 |
+
metrics=current_metrics,
|
152 |
+
text_type=text_type,
|
153 |
+
lang_code=lang_code,
|
154 |
+
t=t
|
155 |
+
)
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