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import spacy |
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spacy.cli.download("es_core_news_sm") |
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nlp = spacy.load("es_core_news_sm") |
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def get_bot_response(user_message: str) -> str: |
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""" |
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Función que recibe el mensaje del usuario y devuelve una respuesta del chatbot. |
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Utiliza spaCy para analizar el mensaje y proporcionar respuestas más precisas. |
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""" |
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doc = nlp(user_message.lower()) |
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keywords_responses = { |
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"web": "¡Claro! Desarrollo sitios web personalizados, optimizados y responsivos para potenciar tu negocio.", |
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"sitio": "¡Claro! Desarrollo sitios web personalizados, optimizados y responsivos para potenciar tu negocio.", |
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"app": "¡Por supuesto! Creo aplicaciones móviles con una experiencia de usuario excepcional y alto rendimiento.", |
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"móvil": "¡Por supuesto! Creo aplicaciones móviles con una experiencia de usuario excepcional y alto rendimiento.", |
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"mobile": "¡Por supuesto! Creo aplicaciones móviles con una experiencia de usuario excepcional y alto rendimiento.", |
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"ia": "La inteligencia artificial puede transformar procesos. ¿Te gustaría explorar cómo implementarla en tu proyecto?", |
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"inteligencia artificial": "La inteligencia artificial puede transformar procesos. ¿Te gustaría explorar cómo implementarla en tu proyecto?", |
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"power bi": "Power BI es una herramienta potente para convertir datos en insights. ¿Quieres saber más sobre cómo podemos aprovecharla?", |
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"insights": "Power BI es una herramienta potente para convertir datos en insights. ¿Quieres saber más sobre cómo podemos aprovecharla?", |
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"hola": "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?", |
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"buenos días": "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?", |
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"saludos": "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?" |
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} |
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for token in doc: |
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if token.text in keywords_responses: |
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return keywords_responses[token.text] |
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return "Gracias por tu mensaje. ¿Podrías darme más detalles o especificar en qué área estás interesado?" |
