Aplicación con ventana gráfica Windows y Linux que realiza una conversación (manteniendo el contexto) con la IA de DeepSeek a través de su API, desarrollada con el lenguaje de programación Python.
- Requisitos para desarrollar una app Python que use la IA de DeepSeek y pueda ser utilizada desde otras aplicaciones.
- Aplicación con ventana gráfica Windows en Python para establecer conversación contextual con la IA de DeepSeek.
- La app de conversación con la IA de DeepSeek en funcionamiento.
- Truco para generar ejecutable EXE que no muestre una ventana de terminal con PyInstaller.
Requisitos para desarrollar una app Python que use la IA de DeepSeek y pueda ser utilizada desde otras aplicaciones
Los requisitos los explicamos en este tutorial:
Puesto que usaremos Requests, instalaremos el plugin para Python correspondiente, con el comando:
|
1 |
pip3 install requests |
Aplicación con ventana gráfica Windows en Python para establecer conversación contextual con la IA de DeepSeek
A continuación mostramos el código fuente completo en Python de la aplicación que, usando el API de DeepSeek, permite establecer una conversación interactiva y contextual con la IA. Además, la app permite pasarle un prompt por argumento de la línea de comandos o, incluso, un fichero de texto plano, que cargará en el prompt:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 |
import tkinter as tk from tkinter import scrolledtext, messagebox, Menu import requests import json import threading import argparse import warnings warnings.filterwarnings("ignore", message="Unverified HTTPS request") # Configuración de la API de DeepSeek API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions" API_KEY = "sk-e........746...............ddd" # Reemplaza con tu API key de DeepSeek # Mostrar la ventana y sus componentes class ChatApp: def __init__(self, root, promptInicial=None, modelo="deepseek-chat"): self.root = root self.root.title("ProyectoA - IA") self.contexto = [] # Para mantener el contexto de la conversación self.modelo = modelo # Establecer un tamaño inicial para la ventana self.root.geometry("800x600") # Ancho x Alto # Centrar la ventana en la pantalla self.centrarVentana() # Área de texto para mostrar la conversación self.txtConversacion = scrolledtext.ScrolledText(root, wrap=tk.WORD, state="disabled", selectbackground="yellow", selectforeground="black") self.txtConversacion.pack(padx=10, pady=10, fill=tk.BOTH, expand=True) # Configurar tags para resaltar "IA:" y "Tú:" self.txtConversacion.tag_config("user", foreground="blue", font=("Arial", 10, "bold")) self.txtConversacion.tag_config("assistant", foreground="green", font=("Arial", 10, "bold")) # Menú contextual para copiar texto, seleccionar todo y limpiar self.menuEmergenteConversacion = Menu(root, tearoff=0) self.menuEmergenteConversacion.add_command(label="Copiar", command=self.copiarTextoPortapapeles) self.menuEmergenteConversacion.add_command(label="Seleccionar todo", command=self.seleccionarTodoElTexto) self.menuEmergenteConversacion.add_command(label="Limpiar contexto y conversación", command=self.limpiarConversacion) # Vincular el menú contextual al área de conversación self.txtConversacion.bind("<Button-3>", self.mostrarMenuEmergente) # Label para mostrar "IA: Procesando..." self.lProcesando = tk.Label(root, text="", fg="gray") self.lProcesando.pack(padx=10, pady=5) # Label encima del campo de Prompt prompt_label = tk.Label(root, text="ProyectoA IA, pregúntame lo que quieras:", fg="black", font=("Arial", 10)) prompt_label.pack(padx=10, pady=(10, 0), anchor="w") # Empaquetar antes del Frame de entrada # Frame para la entrada de texto y los botones input_frame = tk.Frame(root) input_frame.pack(padx=10, pady=10, fill=tk.BOTH) # Entrada de texto multilínea para el usuario self.txtPregunta = scrolledtext.ScrolledText(input_frame, wrap=tk.WORD, height=10) self.txtPregunta.pack(side=tk.LEFT, padx=5, fill=tk.BOTH, expand=True) self.txtPregunta.focus_set() # Enfocar el campo de entrada al iniciar # Si se proporciona un prompt inicial, añadirlo al campo de entrada if promptInicial: self.txtPregunta.insert(tk.END, promptInicial) # Frame para los botones button_frame = tk.Frame(input_frame) button_frame.pack(side=tk.LEFT, padx=5) # Botón para enviar el mensaje self.btEnviarPregunta = tk.Button(button_frame, text="Enviar", command=self.enviarPreguntaIA) self.btEnviarPregunta.pack(side=tk.TOP, padx=5, pady=5) # Botón para cerrar la aplicación self.btCerrar = tk.Button(button_frame, text="Cerrar", command=root.quit) self.btCerrar.pack(side=tk.TOP, padx=5, pady=5) # Vincular la tecla INTRO (Enter) al botón Enviar # Desactivamos esta opción porque al ser multilínea, el INTRO lo dejamos para saltos de línea #self.txtPregunta.bind("<Return>", lambda event: self.enviarPreguntaIA()) # Vincular la combinación de teclas Ctrl + Enter al botón Enviar self.txtPregunta.bind("<Control-Return>", lambda event: self.enviarPreguntaIA()) # Variable para controlar la visualización del mensaje de "procesando" self.processing = False """Centra la ventana en la pantalla""" def centrarVentana(self): self.root.update_idletasks() # Actualizar la geometría de la ventana width = self.root.winfo_width() # Obtener el ancho de la ventana height = self.root.winfo_height() # Obtener la altura de la ventana screen_width = self.root.winfo_screenwidth() # Obtener el ancho de la pantalla screen_height = self.root.winfo_screenheight() # Obtener la altura de la pantalla # Calcular la posición x e y para centrar la ventana x = (screen_width // 2) - (width // 2) y = (screen_height // 2) - (height // 2) # Establecer la geometría de la ventana self.root.geometry(f"{width}x{height}+{x}+{y}") """Enviar prompt (pregunta) a la IA""" def enviarPreguntaIA(self): pregunta = self.txtPregunta.get("1.0", tk.END).strip() if pregunta == "": return try: # Añadir el mensaje del usuario al contexto self.contexto.append({"role": "user", "content": pregunta}) # Mostrar el mensaje del usuario en la conversación self.actualizarConversacion(f"Tú:\n{pregunta}\n", tag="user") # Limpiar la entrada del usuario self.txtPregunta.delete("1.0", tk.END) # Deshabilitar el botón de enviar mientras se procesa la respuesta self.btEnviarPregunta.config(state=tk.DISABLED) # Mostrar el mensaje de "procesando" en el Label self.mostrarProcesando() # Iniciar un hilo para obtener la respuesta de la IA self.processing = True threading.Thread(target=self.obtenerRespuestaIA, daemon=True).start() except Exception as e: self.mostrarError(f"Error al enviar el mensaje: {str(e)}") """ Obtener el mensaje de respuesta de la IA""" def obtenerRespuestaIA(self): try: respuestaCompletaIA = self.conectarAPIIA() mensajeIA = respuestaCompletaIA['choices'][0]['message']['content'] # Añadir la respuesta de la IA al contexto self.contexto.append({"role": "assistant", "content": mensajeIA}) # Ocultar el mensaje de "procesando" y mostrar la respuesta de la IA self.ocultarProcesando() self.actualizarConversacion(f"\nIA:\n{mensajeIA}\n", tag="assistant") except requests.exceptions.RequestException as e: self.mostrarError(f"Error de conexión con la API de la IA: {str(e)}") except KeyError as e: self.mostrarError(f"Error en el formato de la respuesta de la API de la IA: {str(e)}") except json.JSONDecodeError as e: self.mostrarError(f"Error al decodificar la respuesta JSON: {str(e)}") except Exception as e: self.mostrarError(f"Error al usar la API de la IA: {str(e)}") finally: # Restaurar el botón de enviar y detener el mensaje de "procesando" self.processing = False self.btEnviarPregunta.config(state=tk.NORMAL) """ Conectar con el API de la IA""" def conectarAPIIA(self): encabezado = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } datos = { "model": self.modelo, "messages": self.contexto } try: response = requests.post(API_URL, headers=encabezado, data=json.dumps(datos), verify=False) response.raise_for_status() # Lanza una excepción si la solicitud no fue correcta return response.json() except requests.exceptions.HTTPError as e: if response.status_code == 401: raise Exception("Error de autenticación: API key no válida") elif response.status_code == 429: raise Exception("Límite de tasa excedido: Demasiadas solicitudes") else: raise Exception(f"Error HTTP: {str(e)}") except requests.exceptions.ConnectionError as e: raise Exception(f"Error de conexión: {str(e)}") except requests.exceptions.Timeout as e: raise Exception(f"Tiempo de espera agotado: {str(e)}") except requests.exceptions.RequestException as e: raise Exception(f"Error en la solicitud: {str(e)}") """Muestra el mensaje 'Procesando...' en el Label del formulario""" def mostrarProcesando(self): try: self.lProcesando.config(text="Procesando pregunta por parte de la IA, espera por favor...") except Exception as e: self.mostrarError(f"Error al mostrar el mensaje de procesando: {str(e)}") """Oculta el mensaje 'Procesando ...' en el Label del formulario""" def ocultarProcesando(self): try: self.lProcesando.config(text="") except Exception as e: self.mostrarError(f"Error al ocultar el mensaje de procesando: {str(e)}") """Actualiza el área de conversación con un nuevo mensaje""" def actualizarConversacion(self, message, tag=None): try: self.txtConversacion.config(state='normal') self.txtConversacion.insert(tk.END, message, tag) self.txtConversacion.config(state='disabled') self.txtConversacion.yview(tk.END) except Exception as e: self.mostrarError(f"Error al actualizar la conversación: {str(e)}") """Muestra un menú contextual al hacer clic con el botón derecho sobre el campo Conversación""" def mostrarMenuEmergente(self, event): try: self.menuEmergenteConversacion.tk_popup(event.x_root, event.y_root) finally: self.menuEmergenteConversacion.grab_release() """Copia el texto seleccionado al portapapeles""" def copiarTextoPortapapeles(self): try: selected_text = self.txtConversacion.get(tk.SEL_FIRST, tk.SEL_LAST) self.root.clipboard_clear() self.root.clipboard_append(selected_text) except tk.TclError: # No hay texto seleccionado pass """Selecciona todo el texto del área de conversación""" def seleccionarTodoElTexto(self): self.txtConversacion.config(state='normal') self.txtConversacion.tag_add(tk.SEL, "1.0", tk.END) self.txtConversacion.config(state='disabled') """Limpia todo el contenido del área de conversación""" def limpiarConversacion(self): self.txtConversacion.config(state='normal') self.txtConversacion.delete("1.0", tk.END) self.txtConversacion.config(state='disabled') self.contexto.clear() # Limpiar también el contexto de la conversación """Manejo de errores para mostrar un mensaje en un cuadro de diálogo""" def mostrarError(self, error_message): try: self.actualizarConversacion(f"{error_message}\n") messagebox.showerror("Error", error_message) self.ocultarProcesando() except Exception as e: print(f"Error crítico al manejar el error: {str(e)}") """Analiza los argumentos de línea de comandos""" def comArgumentos(): parser = argparse.ArgumentParser(description="ProyectoA - IA") parser.add_argument("--prompt", type=str, help="Pregunta inicial para la IA. Si incluye '[FICHERO]Nombre_Fichero', se usará el contenido del archivo especificado.") return parser.parse_args() """Carga el contenido de un archivo para usarlo como prompt""" def cargarPromptDesdeFichero(fichero): try: with open(fichero, "r", encoding="utf-8") as file: return file.read() except Exception as e: raise Exception(f"Error al leer el archivo: {str(e)}") """Obtiene el prompt inicial, manejando el caso de [FICHERO]Nombre_Fichero""" def obtenerPromptInicial(prompt): # Si el argumento prompt (pregunta) contiene [FICHERO], obtenemos el nombre del fichero if prompt and "[FICHERO]" in prompt: fichero = prompt.split("[FICHERO]")[1].strip() if not fichero: raise Exception("Debes especificar un nombre de archivo después de [FICHERO].") return cargarPromptDesdeFichero(fichero) return prompt """Iniciamos el programa principal""" if __name__ == "__main__": try: # Analizar argumentos de la línea de comandos args = comArgumentos() # Obtener el prompt inicial, manejando el caso de [FICHERO]NombreFichero promptArg = obtenerPromptInicial(args.prompt) # Iniciar la aplicación root = tk.Tk() app = ChatApp(root, promptInicial=promptArg) root.mainloop() except Exception as e: print(f"Error al abrir la IA de ProyectoA: {str(e)}") |
La app de conversación con la IA de DeepSeek en funcionamiento
Si compilamos el código Python anterior, o si creamos el fichero ejecutable (como indicamos en este tutorial), se abrirá una ventana de Windows. Introduciremos un prompt, una pregunta y pulsaremos en «Enviar» para enviarla a la IA de DeepSeek. Por ejemplo:
muéstrame una lista de aplicaciones de facturación homologadas en España
Podremos pulsar en en botón Enviar o bien pulsar las teclas Control + Intro:
Se enviará la pregunta a la IA de DeepSeek:
La IA nos contestará:
Para comprobar que estamos en el contexto, ahora le indicamos que muestre únicamente la lista, sin explicaciones:
muéstrame sólo la lista, sin explicaciones
LA IA seguirá en el contexto de la conversación y mostrará, tal y como le hemos indicando, únicamente la lista:
La aplicación permite copiar al portapapeles el texto seleccionado en la conversación:
Y, también, pulsando con el botón derecho de la conversación y eligiendo «Limpiar contexto y conversación»:
En este caso, eliminamos el contexto de la conversación y la conversación completa, por lo que si le hacemos más preguntas sobre la lista anterior, no sabrá a qué lista nos referimos, dado que hemos iniciado una nueva conversación:
Si lanzamos el ejecutable de la aplicación pasándole un fichero de texto por argumento de la línea de comandos, cargará el fichero en el prompt como pregunta a enviar a la IA. Por ejemplo, creamos un fichero con el siguiente contenido:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
Dime si el siguiente JSON tiene la sintaxis correcta. No me muestres explicacones, sólo sí o no: { "glosario": { "título": "glosario de términos ciber", "Términos": { "Pentesting": "Test de penetración", "Blue team": "Equipo" } } |
Guardándolo con el nombre prompt.txt en la misma carpeta que el ejecutable ia_grafica.exe:
Hemos generado un error de sintaxis a propósito, para ver si la IA lo detecta. Ahora ejecutamos el programa desde la línea de comandos pasándole el nombre del fichero en el parámetro –prompt «[FICHERO]»:
|
1 |
.\ia_grafica.exe --prompt "[FICHERO]prompt.txt" |
La respuesta de la IA es la esperada «No»:
Ahora solucionamos el error provocado en el JSON, para volver a enviar el prompt, añadimos una llave de cierre que falta:
Y volvemos a lanzar la aplicación, pulsamos en Enviar y vemos que la respuesta de la IA es, nuevamente, la esperada «Sí»:
Truco para generar ejecutable EXE que no muestre una ventana de terminal con PyInstaller
Si usamos PyInstaller para generar el ejecutable EXE de nuestra aplicación, para que funcione en cualquier equipo sin necesidad de instalar Python ni otras librerías, con:
|
1 |
pyinstaller ia_grafica.py -F |
Al ejecutarlo, mostrará una ventana de terminal, además de la ventana gráfica:
Para que esta ventana de terminal no aparezca, en nuestras aplicaciones Python con modo gráfico, tendremos dos posibilidades, o bien creamos el ejecutable con el parámetro –noconsole, quedando:
|
1 |
pyinstaller -F --noconsole --onefile ia_grafica.py |
Este parámetro, en algunos antivirus y EDR, produce un falso positivo, detectando nuestro ejecutable como un software malicioso. Una solución, que nos ha funcionado mejor, es cambiar la extensión del fichero de nuestro proyecto Python de .py a .pyw, quedando, en este caso, el fichero ia_grafica.pyw. Con esta extensión cambiada, si ahora volvemos a generar el ejecutable (sin el parámetro –noconsole), nos lo creará y no se mostrará la ventana de terminal al ejecutarlo:
|
1 |
pyinstaller ia_grafica.pyw -F |
