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Python
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from llm.context import LLMContext
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from llm.config import LLMConfig
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from extraccion.schemas_entidades import (
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Acciones,
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Temas,
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Estrategias,
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Factores,
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Entidades,
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Competencias,
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Herramientas,
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Mecanismos,
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)
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import yaml
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# Cargar la configración de prompts desde el archivo .yaml
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def load_prompts_config(file_path):
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with open(file_path, "r") as file:
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prompts_config = yaml.safe_load(file)
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return prompts_config
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path_prompts = "extraccion/prompts.yaml"
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prompts_config = load_prompts_config(path_prompts)
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context = LLMContext()
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def extractor_pre_1(respuesta: str) -> Acciones:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_1"]["prompt"].format(
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respuesta=respuesta
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)
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config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
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context.set_strategy(config)
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llm = context.get_llm()
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llm_so = llm.with_structured_output(Acciones)
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acciones: list = llm_so.invoke(prompt)
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lista_acciones = acciones.acciones
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for accion in lista_acciones:
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print("-" * 100)
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print(accion.accion)
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print("-" * 100)
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return acciones
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def extractor_pre_2(respuesta: str) -> Acciones:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_2"]["prompt"].format(
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respuesta=respuesta
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|
)
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config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
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|
context.set_strategy(config)
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llm = context.get_llm()
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llm_so = llm.with_structured_output(Acciones)
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acciones: list = llm_so.invoke(prompt)
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lista_acciones = acciones.acciones
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|
for accion in lista_acciones:
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print("-" * 100)
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print(accion.accion)
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print("-" * 100)
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return acciones
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|
# El caso de este agente debe analizar se bien posteriormente para afinar bien el schema de datos
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def extractor_pre_3(respuesta: str) -> Temas:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_3"]["prompt"].format(
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respuesta=respuesta
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|
)
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config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
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|
context.set_strategy(config)
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llm = context.get_llm()
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llm_so = llm.with_structured_output(Temas)
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temas: list = llm_so.invoke(prompt)
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lista_temas = temas.temas
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for tema in lista_temas:
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print("-" * 100)
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print(tema.tema)
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|
print("-" * 100)
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return temas
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def extractor_pre_4(respuesta: str) -> Temas:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_4"]["prompt"].format(
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respuesta=respuesta
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|
)
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config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
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|
context.set_strategy(config)
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|
llm = context.get_llm()
|
|
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|
llm_so = llm.with_structured_output(Temas)
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|
temas: list = llm_so.invoke(prompt)
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lista_temas = temas.temas
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for tema in lista_temas:
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print("-" * 100)
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print(tema.tema)
|
|
print("-" * 100)
|
|
|
|
return temas
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|
|
def extractor_pre_5(respuesta: str) -> Estrategias:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_5"]["prompt"].format(
|
|
respuesta=respuesta
|
|
)
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|
|
|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
|
|
context.set_strategy(config)
|
|
llm = context.get_llm()
|
|
|
|
llm_so = llm.with_structured_output(Estrategias)
|
|
|
|
estrategias: list = llm_so.invoke(prompt)
|
|
|
|
lista_estrategias = estrategias.estrategias
|
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|
for estrategia in lista_estrategias:
|
|
print("-" * 100)
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|
print(estrategia.estrategia)
|
|
print("-" * 100)
|
|
|
|
return estrategias
|
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|
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def extractor_pre_6(respuesta: str) -> Mecanismos:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_6"]["prompt"].format(
|
|
respuesta=respuesta
|
|
)
|
|
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|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
|
|
context.set_strategy(config)
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|
llm = context.get_llm()
|
|
|
|
llm_so = llm.with_structured_output(Mecanismos)
|
|
|
|
mecanismos: list = llm_so.invoke(prompt)
|
|
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|
lista_mecanismos = mecanismos.mecanismos
|
|
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|
for mecanismo in lista_mecanismos:
|
|
print("-" * 100)
|
|
print(mecanismo.mecanismo)
|
|
print("-" * 100)
|
|
|
|
return mecanismos
|
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|
def extractor_pre_7(respuesta: str) -> Estrategias:
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|
prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_7"]["prompt"].format(
|
|
respuesta=respuesta
|
|
)
|
|
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|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
|
|
context.set_strategy(config)
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|
llm = context.get_llm()
|
|
|
|
llm_so = llm.with_structured_output(Estrategias)
|
|
|
|
estrategias: list = llm_so.invoke(prompt)
|
|
|
|
lista_estrategias = estrategias.estrategias
|
|
|
|
for estrategia in lista_estrategias:
|
|
print("-" * 100)
|
|
print(estrategia.estrategia)
|
|
print("-" * 100)
|
|
|
|
return estrategias
|
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|
def extractor_pre_8(respuesta: str) -> Factores:
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|
prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_8"]["prompt"].format(
|
|
respuesta=respuesta
|
|
)
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|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-sonnet-4-5")
|
|
|
|
context.set_strategy(config)
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|
llm = context.get_llm()
|
|
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llm_so = llm.with_structured_output(Factores)
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|
factores: list = llm_so.invoke(prompt)
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|
lista_factores = factores.factores
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for factor in lista_factores:
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|
print("-" * 100)
|
|
print(factor.factor)
|
|
print("-" * 100)
|
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|
return factores
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def extractor_pre_9(respuesta: str) -> Entidades:
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|
prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_9"]["prompt"].format(
|
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respuesta=respuesta
|
|
)
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|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
|
|
context.set_strategy(config)
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|
llm = context.get_llm()
|
|
|
|
llm_so = llm.with_structured_output(Entidades)
|
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|
entidades: list = llm_so.invoke(prompt)
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|
lista_entidades = entidades.entidades
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for entidad in lista_entidades:
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print("-" * 100)
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|
print(entidad.entidad)
|
|
print("-" * 100)
|
|
|
|
return entidades
|
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def extractor_pre_10(respuesta: str) -> Competencias:
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|
prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_10"]["prompt"].format(
|
|
respuesta=respuesta
|
|
)
|
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|
|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
context.set_strategy(config)
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|
llm = context.get_llm()
|
|
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llm_so = llm.with_structured_output(Competencias)
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competencias: Competencias = llm_so.invoke(prompt)
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print("\n Competencias extraídas:")
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print(f"Básicas: {competencias.basicas}")
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print(f"Socioemocionales: {competencias.socioemocionales}")
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print(f"Ciudadanas: {competencias.ciudadanas}")
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print(f"Siglo XXI: {competencias.siglo_xxi}")
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return competencias
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def extractor_pre_11(respuesta: str) -> Herramientas:
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prompt = prompts_config["prompts"]["pregunta_11"]["prompt"].format(
|
|
respuesta=respuesta
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|
)
|
|
|
|
config = LLMConfig(provider="anthropic", model_name="claude-haiku-4-5")
|
|
|
|
context.set_strategy(config)
|
|
llm = context.get_llm()
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llm_so = llm.with_structured_output(Herramientas)
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herramientas: list = llm_so.invoke(prompt)
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lista_herramientas = herramientas.herramientas
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for herramienta in lista_herramientas:
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print("-" * 100)
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print(herramienta.herramienta)
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print("-" * 100)
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return herramientas
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respuesta = """
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Cada semestre en nuestra programación están estipuladas dos capacitaciones según
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las necesidades que los profesores expresen. Cuando algunos profesores participan
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en fotos o seminarios deben de comprometerse a compartir lo aprendido sacando para
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ello un espacio en la reunión de profesores, también deben de enviar un correo con
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el certificado
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"""
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extractor_pre_6(respuesta)
|