Testeado ultimos cambios en la funcion de afinidad.

x3_llm_translate_text.py

@@ -11,6 +11,8 @@ import json
 from google.cloud import translate_v2 as translate
 from google.oauth2 import service_account
 import html
+from tqdm import tqdm
+import time
 
 openai_client = OpenAI(api_key=openai_api_key())
 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = "translate-431108-020c17463fbb.json"
@@ -25,6 +27,28 @@ IDIOMAS = {
     6: ("German", "de-DE"),
 }
 
+def save_dataframe_with_retries(df, output_path, max_retries=5, retry_delay=5):
+    """
+    Guarda un DataFrame en un archivo Excel, reintentando si el archivo está en uso.
+    
+    :param df: El DataFrame a guardar.
+    :param output_path: La ruta del archivo donde se guardará el DataFrame.
+    :param max_retries: El número máximo de reintentos en caso de error.
+    :param retry_delay: El tiempo de espera (en segundos) entre cada reintento.
+    """
+    retries = 0
+    while retries < max_retries:
+        try:
+            df.to_excel(output_path, index=False)
+            print("Archivo guardado exitosamente.")
+            return
+        except PermissionError as e:
+            print(f"Error de permiso: {e}. Reintentando en {retry_delay} segundos...")
+            retries += 1
+            time.sleep(retry_delay)
+    
+    print(f"No se pudo guardar el archivo después de {max_retries} intentos.")
+
 
 def configurar_logger():
     logger = logging.getLogger("translate_logger")
@@ -141,8 +165,11 @@ def translate_batch_openai(texts_dict, source_lang, target_lang):
 
 
 def affinity_batch_openai(texts_dict):
-    system_prompt = "Evaluate the semantic similarity between the following pairs of texts on a scale from 0 to 1. Return the similarity score in JSON format for each pair in the same order."
-    original_list = list(texts_dict.keys())
+    system_prompt = (
+        "Evaluate the semantic similarity between the following table of pairs of texts in json format on a scale from 0 to 1. "
+        "Return the similarity scores for every row in JSON format as a list of numbers, without any additional text or formatting."
+    )
+    original_list = [transformar_texto(key) for key in texts_dict.keys()]
     re_translated_list = list(texts_dict.values())
 
     request_payload = json.dumps(
@@ -155,15 +182,32 @@ def affinity_batch_openai(texts_dict):
         messages=[
             {
                 "role": "system",
-                "content": f"You are a semantic similarity evaluator.{system_prompt}",
+                "content": system_prompt,
             },
             {"role": "user", "content": request_payload},
         ],
         max_tokens=1500,
         temperature=0.3,
     )
-    response_payload = json.loads(response.choices[0].message.content.strip("'```json\n").strip("```"))
-    scores = response_payload
+    response_content = response.choices[0].message.content
+
+    # Limpiar y convertir el contenido de la respuesta
+    cleaned_response_content = response_content.strip().strip("'```json").strip("```")
+
+    # Intentar convertir el contenido a JSON
+    try:
+        response_payload = json.loads(cleaned_response_content)
+    except json.JSONDecodeError:
+        raise ValueError("La respuesta no se pudo decodificar como JSON.")
+
+    # Manejar diferentes formatos de respuesta
+    if isinstance(response_payload, dict) and 'similarity_scores' in response_payload:
+        scores = response_payload['similarity_scores']
+    elif isinstance(response_payload, list):
+        scores = response_payload
+    else:
+        raise ValueError("Formato de respuesta inesperado.")
+
     logger.info(f"Respuestas recibidas:\n{scores}")
 
     if len(scores) != len(original_list):
@@ -173,6 +217,7 @@ def affinity_batch_openai(texts_dict):
 
     return dict(zip(texts_dict.keys(), scores))
 
+
 def main(file_path, target_lang_code, target_lang, traducir_todo, batch_size=10):
     df = pd.read_excel(file_path)
     source_col = "it-IT"
@@ -252,7 +297,7 @@ def main(file_path, target_lang_code, target_lang, traducir_todo, batch_size=10)
 
     # Traduccion inversa
     # Actualizar el DataFrame con las traducciones y hacemos la Traduccion inversa
-    for index, row in df.iterrows():
+    for index, row in tqdm(df.iterrows(), total=df.shape[0], desc="Procesando traducciones"):
         source_text = str(row[source_col])
         if source_text in translations:
             df.at[index, target_col] = translations[source_text]
@@ -270,6 +315,7 @@ def main(file_path, target_lang_code, target_lang, traducir_todo, batch_size=10)
     # Afinidades
     # Se calculan las Afinidades
     affinities = {}
+    batch_size = 10
     for start_idx in range(0, num_texts, batch_size):
         end_idx = min(start_idx + batch_size, num_texts)
         batch_texts = dict(list(texts_to_translate.items())[start_idx:end_idx])
@@ -301,13 +347,13 @@ def main(file_path, target_lang_code, target_lang, traducir_todo, batch_size=10)
     # Actualizar el DataFrame con las Afinidades
     for index, row in df.iterrows():
         source_text = str(row[source_col])
-        if source_text in translations:
+        if source_text in affinities:
             df.at[index, affinity_col] = affinities[source_text]
 
     output_path = os.path.join(
         os.path.dirname(file_path), "3_master_export2translate_translated.xlsx"
     )
-    df.to_excel(output_path, index=False)
+    save_dataframe_with_retries(df,output_path=output_path)
     logger.info(f"Archivo traducido guardado en: {output_path}")
     print(f"Archivo traducido guardado en: {output_path}")