¡Crea tu propio chatbot de IA con Streamlit en Python!

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¡Crea tu propio chatbot de IA con Streamlit en Python!

Índice de contenidos

  1. Introducción
  2. Instalación de Streamlit
  3. Configuración del título y los iconos de la página
  4. Obtención de la clave de acceso
  5. Creación de la sesión de usuario y del chatbot
  6. Creación del contenedor de respuestas
  7. Envío y almacenamiento de mensajes del usuario
  8. Generación de respuestas
  9. Ejecución y prueba del chatbot
  10. Conclusiones

Cómo crear un chatbot de IA utilizando Streamlit en Python 🤖

En este artículo, aprenderemos cómo crear un chatbot de IA utilizando Streamlit en Python. Anteriormente, en un video, vimos cómo crear un chatbot de IA utilizando Llama Index y Chroma DB. En ese video, creamos una interfaz de línea de comandos para ingresar y mostrar los mensajes del chat. Sin embargo, sería aún mejor si pudiéramos proporcionar una interfaz web para el chatbot. Afortunadamente, es posible hacerlo utilizando la biblioteca Streamlit. En este artículo, te mostraré cómo instalar Streamlit, configurar la interfaz web y crear la lógica del chatbot.

1. Introducción

Un chatbot es un programa de inteligencia artificial diseñado para interactuar con los usuarios a través de mensajes de texto. Puede ser utilizado para una variedad de propósitos, como responder preguntas comunes, proporcionar recomendaciones o incluso realizar tareas específicas. En este artículo, utilizaremos Streamlit, una biblioteca de Python que permite crear fácilmente aplicaciones web interactivas.

2. Instalación de Streamlit

Antes de comenzar, necesitaremos instalar Streamlit en nuestro entorno de desarrollo. La instalación es bastante sencilla y se puede hacer utilizando el administrador de paquetes de Python, pip. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

pip install streamlit

3. Configuración del título y los iconos de la página

Streamlit nos permite personalizar el título y los iconos de la página web de nuestro chatbot. Podemos hacerlo especificando el título y las rutas de los iconos en nuestro código. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import streamlit as st

# Configuración del título y los iconos de la página
st.set_page_config(page_title="Chatbot IA", page_icon="icono.png")

En el código anterior, hemos configurado el título de la página como "Chatbot IA" y hemos especificado la ruta del icono de la página como "icono.png". Puedes reemplazar estos valores con los tuyos propios.

4. Obtención de la clave de acceso

Para poder utilizar un chatbot basado en la IA, necesitaremos obtener una clave de acceso a una API de procesamiento del lenguaje natural. En este artículo, utilizaremos OpenAI como proveedor de IA. Puedes obtener una clave de acceso gratuita registrándote en su sitio web. Una vez que tengas la clave de acceso, guárdala en una variable en tu código. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import os

# Obtención de la clave de acceso
openai_key = os.getenv("OPENAI_KEY")

En el código anterior, hemos almacenado la clave de acceso en una variable llamada "openai_key". Asegúrate de guardar la clave en un lugar seguro y no compartirla públicamente.

5. Creación de la sesión de usuario y del chatbot

Para comenzar a interactuar con nuestro chatbot, necesitaremos crear una sesión de usuario y un chatbot utilizando la clave de acceso a la API de IA. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import openai

# Creación de la sesión de usuario
openai.api_key = openai_key

# Creación del chatbot
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="¡Hola! Soy un chatbot de IA. ¿En qué puedo ayudarte hoy?",
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7
)

En el código anterior, hemos creado una sesión de usuario asignando la clave de acceso a la variable "openai.api_key". Luego, hemos creado el chatbot utilizando el motor "text-davinci-003" de OpenAI y proporcionando un mensaje de inicio. Hemos limitado la respuesta a 50 tokens y hemos generado una sola respuesta utilizando el parámetro "n=1". Si deseas obtener más respuestas, puedes ajustar este valor.

6. Creación del contenedor de respuestas

Ahora que tenemos nuestro chatbot en funcionamiento, necesitaremos crear un contenedor en nuestra interfaz web para mostrar las respuestas del chatbot. Streamlit proporciona la función "st.text_area()" para crear cajas de texto. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import streamlit as st

# Creación del contenedor de respuestas
response_container = st.empty()

# Mostrar respuesta
response_container.text(response.choices[0].text)

En el código anterior, hemos creado un contenedor vacío utilizando la función "st.empty()". Luego, hemos utilizado la función "text()" para mostrar la respuesta del chatbot en el contenedor.

7. Envío y almacenamiento de mensajes del usuario

Para que nuestro chatbot sea interactivo, necesitaremos permitir que los usuarios envíen mensajes y almacenar el historial de mensajes. Podemos hacer esto utilizando cajas de texto para que los usuarios ingresen sus mensajes y contenedores para mostrar los mensajes anteriores. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import streamlit as st

# Envío de mensajes del usuario
user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje aquí")

# Almacenamiento de mensajes anteriores
messages = []

# Mostrar mensajes anteriores
for message in messages:
    st.text(message)

En el código anterior, hemos utilizado la función "st.text_input()" para crear una caja de texto donde los usuarios pueden ingresar sus mensajes. Luego, hemos utilizado un bucle for para mostrar los mensajes anteriores utilizando la función "st.text()".

8. Generación de respuestas

Ahora que tenemos los mensajes del usuario almacenados, podemos generar respuestas utilizando nuestro chatbot basado en la IA. Podemos hacer esto llamando a la función de generación de respuestas de nuestro proveedor de IA y pasando el mensaje del usuario como entrada. Aquí hay un ejemplo de cómo hacerlo:

import openai

# Generación de respuestas
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=user_input,
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7
)

# Mostrar respuesta
response_container.text(response.choices[0].text)

En el código anterior, hemos utilizado la misma función de generación de respuestas que antes, pero ahora estamos pasando el mensaje del usuario como el mensaje de inicio. Luego, mostramos la respuesta en nuestro contenedor de respuestas utilizando la función "text()".

9. Ejecución y prueba del chatbot

Ahora que hemos configurado todas las partes necesarias, podemos ejecutar nuestro chatbot y probarlo. Para ejecutar el chatbot, utiliza el siguiente comando en tu terminal:

streamlit run nombre_app.py

En el código anterior, reemplaza "nombre_app.py" por el nombre de tu archivo de aplicación de Streamlit. Esto iniciará el servidor de Streamlit y mostrará la URL en la que puedes acceder a tu chatbot en tu navegador web.

10. Conclusiones

En este artículo, hemos aprendido cómo crear un chatbot de IA utilizando Streamlit en Python. Hemos configurado la interfaz web, almacenado mensajes y generado respuestas utilizando un proveedor de IA. Espero que este artículo te haya sido útil y que puedas utilizar esta información para crear tus propios chatbots de IA. ¡Diviértete programando!

Recursos:

FAQs

Q: ¿Streamlit es gratuito? A: Sí, Streamlit es una biblioteca de código abierto y es gratuita para usar.

Q: ¿Puedo utilizar otro proveedor de IA en lugar de OpenAI para generar respuestas? A: Sí, puedes utilizar cualquier proveedor de IA que admita la generación de texto.

Q: ¿Se pueden personalizar el estilo y el diseño de la interfaz web del chatbot? A: Sí, Streamlit proporciona varias opciones de personalización para ajustar el estilo y el diseño de la interfaz web.

Q: ¿Es posible implementar el chatbot en un sitio web en vivo? A: Sí, puedes implementar el chatbot en un sitio web en vivo utilizando las capacidades de implementación de Streamlit.

Q: ¿Cuál es la diferencia entre Flask y Streamlit? A: Flask es un marco web completo para construir aplicaciones web en Python, mientras que Streamlit está específicamente diseñado para crear rápidamente aplicaciones web interactivas basadas en datos.

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