Guía de uso: Agente Generador de Descripción de Producto

Esta carpeta contiene un agente especializado en la generación automática de descripciones de productos para retail, utilizando inteligencia artificial y una interfaz web con Gradio.

2.mp4

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Estructura de archivos

• deployment_p_description.py: Define la interfaz web (Gradio) y la función principal que recibe los datos del usuario, prepara el estado de entrada y ejecuta el grafo de generación.
• generator_p_description.py: Contiene la lógica del grafo (LangGraph) y la función de generación de descripciones. Aquí se define el flujo de procesamiento y validación de los datos.
• test_p_description.py: Script de prueba para invocar el agente desde código, útil para testing y debugging.
• init.py: Archivo de inicialización del módulo.

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Instrucciones de uso

1. Ejecutar la interfaz web

Desde la raíz del proyecto o desde esta carpeta, ejecuta:

python deployment_p_description.py

Esto levantará una interfaz web en Gradio donde podrás ingresar los datos del producto y obtener la descripción generada.

2. Campos requeridos

• Tipo de snack: Selecciona el tipo de producto (barra, cereal, galleta, chips).
• Ingredientes principales: Lista de ingredientes destacados.
• Beneficios nutricionales: Características saludables del producto.
• Sabores disponibles: Sabores en los que se ofrece el producto.
• Público objetivo: Puedes seleccionar uno o varios (niños, adultos, deportistas, jóvenes, edad avanzada).
• Diferenciador clave: Qué hace único al producto.
• Alergenos y/o certificaciones: Información relevante sobre alérgenos o certificaciones.
• Consulta adicional: (Opcional) Pregunta o instrucción extra para personalizar la descripción.

3. Pruebas automáticas

Puedes probar el agente sin interfaz ejecutando:

python test_p_description.py

Esto ejecutará un ejemplo de generación y mostrará la descripción resultante en consola.

4. Despliegue

Puedes probar el despliegue del agente, esto te devolvera una API para poder acceder a la interfaz. Ejecuta:

python deployment_p_description.py

Despliegue completo aqui

resumen_github.mp4

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Workflow

flowchart TD;
    a[Input Collector];
    b[Validate Input];
    c[Generate reply];
    d[End];
    a --> b;
    b --> c;
    c --> d;

Loading

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Notas técnicas

• El grafo espera que los datos de entrada usen claves en inglés y con guion bajo (ej: target_audience).
• El campo "Público objetivo" puede recibir una lista de valores; la función los convierte a string automáticamente.
• La respuesta generada se encuentra en el campo messages del estado de salida.

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Dependencias

Instala las dependencias con:

pip install -r requirements.txt

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Contacto y soporte

Para dudas o mejoras contactame: [email protected]