Escribir es una parte esencial de nuestra vida diaria. Ya sea redactando correos electrónicos, creando documentos o contando historias, buscamos claridad y precisión. Sin embargo, corregir errores con correctores ortográficos puede resultar un desafío.

Ingrese a la corrección de pruebas con IA, una fantástica herramienta diseñada para pulir su texto. Hoy exploraremos código simple que utiliza IA para mejorar tu escritura, corrigiendo gramática, ortografía, puntuación y formato.

Declaración del problema

Crear texto gramaticalmente correcto es crucial pero a menudo difícil. La revisión manual requiere mucho tiempo y puede pasar por alto errores. Este código utiliza Lyzr.ai para verificar y editar texto, mejorando la efectividad de la escritura.

Requisitos previos

Antes de comenzar, debes comprender la programación de Python y tener acceso a la API de OpenAI con una clave API. También será útil estar familiarizado con la instalación e importación de bibliotecas de Python y el marco de Lyzr.ai.

Instalación del marco Lyzr Automata

pip install lyzr-automata

# For Google Colab or notebook
!pip install lyzr-automata

Código y explicación

Desglosemos el código paso a paso.

from lyzr_automata.ai_models.openai import OpenAIModel
from lyzr_automata import Agent, Task
from lyzr_automata.tasks.task_literals import InputType, OutputType
from lyzr_automata.pipelines.linear_sync_pipeline import LinearSyncPipeline
from lyzr_automata import Logger

API_KEY = input('Enter OpenAI API Key')
text = input('Enter the Text Here: ')

Comenzamos importando las herramientas necesarias de la biblioteca Lyzr.ai y solicitamos al usuario su clave API OpenAI y el texto para revisar.

open_ai_model_text = OpenAIModel(
    api_key=API_KEY,
    parameters={
        "model": "gpt-4-turbo-preview",
        "temperature": 0.5,
        "max_tokens": 1500,
    },
)

Configuramos el modelo de IA con la clave y los parámetros de la API, controlando el comportamiento de la IA y la duración de la respuesta.

def ai_proofreader(text):
    ProofReader = Agent(
        prompt_persona="""You are an expert proofreader who can find grammatical errors, and you excel at checking for grammar, spelling, punctuation, and formatting errors.""",
        role="AI Proofreader",
    )

    rephrase_text = Task(
        name="Rephrasing Text",
        agent=ProofReader,
        output_type=OutputType.TEXT,
        input_type=InputType.TEXT,
        model=open_ai_model_text,
        instructions=f"Check the entire text: '{text}' and rephrase it according to grammar, spelling, punctuation, and formatting errors. [Important] Avoid introduction and conclusion in the response.",
        log_output=True,
        enhance_prompt=False,
        default_input=text
    )

    remarks = Task(
        name="Remarks",
        agent=ProofReader,
        output_type=OutputType.TEXT,
        input_type=InputType.TEXT,
        model=open_ai_model_text,
        instructions=f"Check the entire text: '{text}' and provide remarks in bullet points according to grammar, spelling, punctuation, and formatting errors. [Important] Avoid introduction and conclusion in the response.",
        log_output=True,
        enhance_prompt=False,
        default_input=text
    )

    logger = Logger()

    main_output = LinearSyncPipeline(
        logger=logger,
        name="AI ProofReader",
        completion_message="App Generated all things!",
        tasks=[
            rephrase_text,
            remarks,
        ],
    ).run()

    return main_output

Definimos una función llamada ai_proofreader. Dentro, creamos un agente llamado ProofReader, que actúa como un corrector experto. Se crean dos tareas: una para reformular el texto y otra para hacer comentarios. Ambas tareas utilizan el agente ProofReader y el modelo de IA.

Un registrador monitorea el proceso. Luego establecemos un proceso que ejecuta secuencialmente las tareas, generando texto y comentarios corregidos.

generated_output = ai_proofreader(text=text)
rephrased_text = generated_output[0]['task_output']
remarks = generated_output[1]['task_output']

Llamamos a la función con el texto del usuario y obtenemos el texto reformulado y los comentarios como resultados.

Entrada de muestra

text = """ I Rajesh have 2  years of experience in python developer, 
I know to create backend applications, 
I am seeking a new role for new learnings """

Producción

""" 
My name is Rajesh, and I possess over two years of experience as a Python developer. 
I am skilled in creating backend applications and am currently seeking a new role to further my learning 

- The phrase "I Rajesh have 2  years of experience in python developer" should be corrected to "I, Rajesh, have over two years of experience as a Python developer." This correction addresses a punctuation issue (adding commas around "Rajesh"), a numerical expression ("2 " to "over two"), and clarifies the role ("in python developer" to "as a Python developer").
- "python" should be capitalized to "Python" to properly denote the programming language.
- The phrase "I know to create backend applications" could be more fluidly expressed as "I know how to create backend applications" or "I am skilled in creating backend applications" for clarity and grammatical correctness.
- The phrase "I am seeking a new role for new learnings" could be improved for clarity and professionalism. A better alternative might be "I am seeking a new role to further my learning" or "I am seeking a new role to continue my professional development."
- The entire passage could benefit from better punctuation and formatting for clarity and flow. For instance, using semicolons or periods to separate independent clauses can improve readability: "My name is Rajesh, and I possess over two years of experience as a Python developer; I am skilled in creating backend applications and am currently seeking a new role to further my learning."
- Consistency in tense and style would improve the professional tone of the passage.
"""

Acerca de Lyzr.ai

Lyzr.ai ofrece un kit de desarrollo de agentes de código bajo para crear aplicaciones GenAI rápidamente. Con este sencillo marco de agente, puede crear aplicaciones de IA generativa seguras y confiables para diversos usos, incluida la revisión y la redacción.

Referencias

Para obtener más información, visita el sitio web de Lyzr, reserva una demostración o únete a los canales de la comunidad en Discord y Slack.

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Revisor de IA: GitHub