Escrever é uma parte essencial de nossa vida diária. Seja redigindo e-mails, criando documentos ou contando histórias, buscamos clareza e precisão. No entanto, corrigir erros com corretores ortográficos pode ser um desafio.
Entre na revisão de IA, uma ferramenta fantástica projetada para aprimorar seu texto. Hoje, exploraremos códigos simples que usam IA para melhorar sua redação, corrigindo gramática, ortografia, pontuação e formatação.
Declaração do problema
Criar um texto gramaticalmente correto é crucial, mas muitas vezes difícil. A revisão manual é demorada e pode deixar passar erros. Este código usa Lyzr.ai para verificar e editar texto, aumentando a eficácia da escrita.
Pré-requisitos
Antes de começar, você deve entender a programação Python e ter acesso à API OpenAI com uma chave de API. A familiaridade com a instalação e importação de bibliotecas Python e a estrutura do Lyzr.ai também ajudará.
Instalando a estrutura Lyzr Automata
pip install lyzr-automata # For Google Colab or notebook !pip install lyzr-automata
Código e explicação
Vamos detalhar o código passo a passo.
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: ')
Começamos importando as ferramentas necessárias da biblioteca Lyzr.ai e solicitamos ao usuário a chave da API OpenAI e o texto para revisão.
open_ai_model_text = OpenAIModel( api_key=API_KEY, parameters={ "model": "gpt-4-turbo-preview", "temperature": 0.5, "max_tokens": 1500, }, )
Configuramos o modelo de IA com a chave e os parâmetros da API, controlando o comportamento da IA e a duração da resposta.
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 uma função chamada ai_proofreader. Lá dentro, criamos um agente chamado ProofReader, que atua como revisor especialista. São criadas duas tarefas: uma para reformular o texto e outra para fornecer comentários. Ambas as tarefas usam o agente ProofReader e o modelo de IA.
Um registrador monitora o processo. Em seguida, estabelecemos um pipeline que executa as tarefas sequencialmente, produzindo textos e comentários corrigidos.
generated_output = ai_proofreader(text=text) rephrased_text = generated_output[0]['task_output'] remarks = generated_output[1]['task_output']
Chamamos a função com o texto do usuário e obtemos o texto reformulado e os comentários como saída.
Entrada de exemplo
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 """
Saída
""" 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. """
Sobre Lyzr.ai
Lyzr.ai oferece um kit de desenvolvimento de agente de baixo código para criar aplicativos GenAI rapidamente. Com esta estrutura de agente simples, você pode criar aplicativos generativos de IA seguros e confiáveis para vários usos, incluindo revisão e redação.
Referências
Para mais informações, visite o site da Lyzr, agende uma demonstração ou junte-se aos canais da comunidade no Discord e Slack.
Revisor de IA: GitHub
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