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chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
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def calcular_similitud(texto):
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# Calcular la similitud para cada job title
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df['Score'] = df['job_title'].apply(calcular_similitud)
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chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
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49 |
def calcular_similitud(texto):
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50 |
+
prompt = {"query": query, "texto": texto}
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resultado = chain.run(prompt)
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+
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53 |
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# Usar expresiones regulares para extraer el puntaje de similitud
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match = re.search(r"(\d+\.\d+)", resultado)
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+
if match:
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score = float(match.group(1))
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57 |
+
return score
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else:
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59 |
+
st.error(f"No se pudo extraer el puntaje de similitud del resultado: {resultado}")
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60 |
+
return None
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# Calcular la similitud para cada job title
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63 |
df['Score'] = df['job_title'].apply(calcular_similitud)
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