AiManagerToolkit 🤖
AiManagerToolkit
es una librería Python diseñada para simplificar la interacción con la API de Azure OpenAI. Esta herramienta proporciona una forma flexible y eficiente de gestionar conversaciones con modelos de lenguaje, integrar herramientas personalizadas, generar respuestas estructuradas, y manejar funcionalidades de voz y texto, ideal para desarrolladores que buscan aprovechar la potencia de la inteligencia artificial en sus aplicaciones.
Características ✨
- Soporte para Azure OpenAI: Fácil integración con la plataforma de Azure.
- Herramientas Personalizadas: Define y registra herramientas para mejorar las interacciones con el modelo.
- Salidas Estructuradas: Genera respuestas en formato JSON basadas en esquemas definidos.
- Chat Sincrónico y Streaming: Manejo de conversaciones tanto en modo sincrónico como en streaming.
- Embeddings: Generación y manejo de embeddings de texto.
- Speech to Text (STT): Transcripción y traducción de audio a texto.
- Text to Speech (TTS): Generación de audio a partir de texto.
- Logging Configurable: Sistema de logging integrado para monitorear y depurar las interacciones.
- Manejo Avanzado de Mensajes: Nueva clase Message para una gestión eficiente de conversaciones y tipos de contenido.
Instalación 🚀
Puedes instalar AiManagerToolkit
desde PyPI utilizando pip:
pip install AiManagerToolkit
Uso Básico 💻
1. Configuración Inicial 🛠️
Configura la conexión a la API de Azure OpenAI utilizando variables de entorno o parámetros en el código.
Configuración utilizando .env
🌐
Crea un archivo .env
en el directorio raíz de tu proyecto con las credenciales necesarias:
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://tu-endpoint.azure.com/
AZURE_OPENAI_API_KEY=tu-clave-api
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-06-01
AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_MODEL=text-embedding-3-small
Configuración en el Código 🔧
Puedes pasar la configuración directamente en tu código:
from aimanagertoolkit.ai import AzureAI, OpenAI
azure_ai = AzureAI(
model="gpt-4o",
azure_endpoint="https://tu-endpoint.azure.com/",
api_key="tu-clave-api",
temperature=0.7
)
openai_ai = OpenAI(
api_key="tu-clave-api-openai",
model="gpt-4",
temperature=0.7
)
2. Ejemplo de Uso de Chat 🔄
from aimanagertoolkit.ai import AzureAI
from aimanagertoolkit.messages import AzureAI
azure_ai = AzureAI()
conversation = Message("Eres un asistente útil.")
conversation.add_message(UserMessage("¿Cuál es el estado de mi pedido?"))
response = azure_ai.chat(conversation)
print(response.choices[0].message.content)
3. Generación de Embeddings 📊
embedding = azure_ai.embeddings("Texto para generar embedding")
print(embedding.data[0].embedding)
4. Transcripción de Audio 🎙️
transcription = azure_ai.transcribe("ruta/al/archivo/audio.mp3")
print(transcription)
5. Generación de Voz 🔊
azure_ai.speech("Texto para convertir en voz", output_file_path="salida.mp3")
6. Cálculo de Similitud Coseno 📐
vector1 = [1, 2, 3]
vector2 = [4, 5, 6]
similarity = azure_ai.cosine_similarity(vector1, vector2)
print(f"Similitud coseno: {similarity}")
7. Manejo Avanzado de Mensajes 💬
from AiManagerToolkit import Message, SystemMessage, UserMessage
conversation = Message(SystemMessage("Eres un asistente útil."))
conversation.add_message(UserMessage("Hola, ¿cómo estás?"))
conversation.add_message("¿Puedes ayudarme con una tarea?")
full_conversation = conversation.get_full_conversation()
Contribuciones 👥
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas contribuir al proyecto, sigue estos pasos:
- Realiza un fork del repositorio.
- Crea una nueva rama (
git checkout -b feature/mi-nueva-funcionalidad
). - Realiza tus cambios y haz commit (
git commit -am 'Añadir nueva funcionalidad'
). - Haz push a la rama (
git push origin feature/mi-nueva-funcionalidad
). - Crea un nuevo Pull Request.
Roadmap 🛤️
Licencia 📄
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.
¡Gracias por usar AiManagerToolkit
! Si tienes alguna pregunta o sugerencia, no dudes en abrir un issue en el repositorio. 😊