Plant-IA

Plant-IA es una librería en español pensada para programadores que trabajan con inteligencia artificial; Te permite estructurar prompts dinámicos de forma sencilla, elegante y reutilizable, ideal para integraciones con modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude, LLaMA o asistentes personalizados.

Instalación

pip install plant-ia

¿Qué hace?

Te permite crear plantillas con variables e inyectarlas fácilmente:

from plant_ia import Plantilla

p = Plantilla("Hola {nombre}, ¿cómo estás hoy?")
print(p.rellenar(nombre="Alberto"))
# Resultado: Hola Alberto, ¿cómo estás hoy?")

Uso en proyectos reales

Por ejemplo, puedes usar plant-ia para generar textos personalizados como correos profesionales, resúmenes automáticos o respuestas inteligentes:

from plant_ia import Plantilla

correo = Plantilla(
    "Redacta un correo profesional dirigido a {cliente}, informando que su pedido {pedido_id} está {estatus} "
    "y será entregado el {fecha_entrega}. Agrega un tono cordial y profesional."
)

datos = {
    "cliente": "David R.",
    "pedido_id": "ORD-9083",
    "estatus": "en camino",
    "fecha_entrega": "12 de junio de 2025"
}

prompt = correo.rellenar(**datos)
print(prompt)

Este prompt puede usarse con cualquier modelo de lenguaje (como GPT, Claude, Mistral, etc.) o integrarse en sistemas de atención al cliente, generación de reportes, bots o automatización de tareas.

¿Por qué Plant-IA?

• ✅ Sintaxis simple y en español
• ✅ Ligera, sin dependencias externas
• ✅ Pensada para escalar y extenderse
• ✅ Ideal para proyectos de inteligencia artificial, asistentes, bots o flujos automatizados

Extras (opcional)

Si deseas usr 'Plant-IA' junto con un modelo de lenguaje como ChatGPT:

pip install openai

from plant_ia import Plantilla
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

correo = Plantilla(
    "Redacta un correo profesional dirigido a {colaborador}, reconociendo su valiosa contribución como {rol} "
    "en el proyecto '{proyecto}'. Destaca brevemente la importancia de su trabajo y los avances logrados desde su inicio el {fecha_inicio}. "
    "Usa un tono institucional, motivador y bien estructurado."
)

datos = {
    "colaborador": "Iván N. Rodríguez",
    "rol": "Lead Backend Developer",
    "proyecto": "Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Gen AI Services",
    "fecha_inicio": "1 de marzo de 2024"
}

prompt = correo.rellenar(**datos)

respuesta = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente profesional del área de Recursos Humanos."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    temperature=0.6
)

print(respuesta.choices[0].message.content)

Estructura del Proyecto

plant_ia/
├── __init__.py        # Lógica principal
tests/
└── test_plantilla.py  # Pruebas unitarias

Contribuciones

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Autor

Desarrollado por Jesús Ibarra
📦 Publicado en PyPI: plant-ia
🌐 Documentación oficial: https://DISTinTheHouse.github.io/plant-ia/

Licencia

MIT © 2025 – Plant-IA