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  1. README.md +2 -2
  2. app.py +11 -3
README.md CHANGED
@@ -1,11 +1,11 @@
1
  ---
2
  license: mit
3
- title: Chatbot PUV Generator
4
  sdk: streamlit
5
  emoji: 馃弳
6
  colorFrom: red
7
  colorTo: yellow
8
  pinned: true
9
  sdk_version: 1.45.0
10
- short_description: Make PUV's with AI
11
  ---
 
1
  ---
2
  license: mit
3
+ title: Chatbot_Gemini_Streamlit
4
  sdk: streamlit
5
  emoji: 馃弳
6
  colorFrom: red
7
  colorTo: yellow
8
  pinned: true
9
  sdk_version: 1.45.0
10
+ short_description: Transform your audience's thoughts into persuasive bullets
11
  ---
app.py CHANGED
@@ -196,11 +196,9 @@ if prompt := st.chat_input('Describe tu producto/servicio y audiencia objetivo..
196
  # Save this as a chat for later
197
  if st.session_state.chat_id not in past_chats.keys():
198
  # Es una nueva conversaci贸n, generemos un t铆tulo basado en el primer mensaje
199
- # Primero, guardamos un t铆tulo temporal
200
  temp_title = f'Sesi贸nChat-{st.session_state.chat_id}'
201
  past_chats[st.session_state.chat_id] = temp_title
202
 
203
- # Generamos un t铆tulo basado en el contenido del mensaje
204
  try:
205
  # Usamos el mismo modelo para generar un t铆tulo corto
206
  title_generator = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
@@ -222,7 +220,7 @@ if prompt := st.chat_input('Describe tu producto/servicio y audiencia objetivo..
222
  else:
223
  # Ya existe esta conversaci贸n, usamos el t铆tulo guardado
224
  st.session_state.chat_title = past_chats[st.session_state.chat_id]
225
-
226
  joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
227
 
228
  # Display user message in chat message container
@@ -240,6 +238,16 @@ if prompt := st.chat_input('Describe tu producto/servicio y audiencia objetivo..
240
  # Construir el prompt para el modelo con todas las f贸rmulas disponibles
241
  puv_expert_prompt = """You are a collaborative team of world-class experts working together to create exceptional Unique Value Propositions (UVPs) that convert audience into customers.
242
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
243
  INTERNAL ANALYSIS (DO NOT OUTPUT):
244
 
245
  1. DEEP AVATAR ANALYSIS:
 
196
  # Save this as a chat for later
197
  if st.session_state.chat_id not in past_chats.keys():
198
  # Es una nueva conversaci贸n, generemos un t铆tulo basado en el primer mensaje
 
199
  temp_title = f'Sesi贸nChat-{st.session_state.chat_id}'
200
  past_chats[st.session_state.chat_id] = temp_title
201
 
 
202
  try:
203
  # Usamos el mismo modelo para generar un t铆tulo corto
204
  title_generator = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
 
220
  else:
221
  # Ya existe esta conversaci贸n, usamos el t铆tulo guardado
222
  st.session_state.chat_title = past_chats[st.session_state.chat_id]
223
+
224
  joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
225
 
226
  # Display user message in chat message container
 
238
  # Construir el prompt para el modelo con todas las f贸rmulas disponibles
239
  puv_expert_prompt = """You are a collaborative team of world-class experts working together to create exceptional Unique Value Propositions (UVPs) that convert audience into customers.
240
 
241
+ IMPORTANT: Always maintain a friendly and conversational tone. When users express gratitude or make casual comments:
242
+ 1. Acknowledge their message first (e.g., "隆De nada! Me alegra poder ayudarte.")
243
+ 2. Then continue with the conversation naturally
244
+ 3. Show personality and empathy in your responses
245
+ 4. Use emojis occasionally to add warmth 馃槉
246
+
247
+ If the user says "gracias" or similar:
248
+ - Respond warmly first
249
+ - Then ask if they'd like to continue working on their PUV or if tienen alguna otra pregunta
250
+
251
  INTERNAL ANALYSIS (DO NOT OUTPUT):
252
 
253
  1. DEEP AVATAR ANALYSIS: