Multilingual Content Generator

Generador de Contenido Multilingüe

Objetivos del Proyecto

• Crear un generador de contenido que funcione para múltiples plataformas (Blog, LinkedIn, Twitter, etc.).
• Soportar varios idiomas (Español, Inglés, Francés, Italiano).
• Integrar imágenes relevantes usando APIs gratuitas.
• Implementar una interfaz gráfica para facilitar la interacción.

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Tecnologías Utilizadas

Frontend

• Streamlit: Herramienta para crear la interfaz gráfica de la aplicación.

Backend/Procesamiento

• Hugging Face Transformers: Uso de modelos gratuitos como GPT-Neo o Falcon.
• Sentence Transformers: Mejora del entendimiento contextual.
• Pillow: Procesamiento y manipulación de imágenes.

APIs

• Pixabay API: Para buscar imágenes relacionadas de manera gratuita.

Lenguaje de Programación

• Python.

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Estructura del Proyecto

El proyecto está organizado según las mejores prácticas en ingeniería de software, lo que facilita la escalabilidad y el mantenimiento. La estructura es la siguiente:

multilingual_content_generator/
├── app.py                               # Archivo principal que ejecuta la aplicación con Streamlit
├── multilingual_content_generator/      # Código principal y módulos internos del proyecto
│   ├── __init__.py                      # Inicializador del paquete principal
│   ├── config.py                        # Configuración del proyecto (claves API, variables globales, etc.)
│   ├── services/                        # Servicios principales del proyecto
│   │   ├── __init__.py                  # Inicializador del módulo de servicios
│   │   ├── content_generator.py         # Lógica para generar contenido textual multilingüe
│   │   ├── image_retriever.py           # Funciones para recuperar imágenes desde APIs externas (Pixabay, Unsplash)
│   │   ├── image_generator.py           # Funciones para generar imágenes con IA (Stable Diffusion, DALL-E)
│   │   └── translation_service.py       # Servicio opcional para traducción automática de texto
│   ├── utils/                           # Funciones auxiliares reutilizables
│   │   ├── __init__.py                  # Inicializador del módulo de utilidades
│   │   ├── formatters.py                # Funciones para formatear texto y datos
│   │   └── validators.py                # Validaciones para entradas y salidas
├── tests/                               # Pruebas unitarias e integración
│   ├── __init__.py                      # Inicializador del módulo de pruebas
│   ├── test_content_generator.py        # Pruebas para el módulo content_generator.py
│   ├── test_image_retriever.py          # Pruebas para el módulo image_retriever.py
│   └── test_integration.py              # Pruebas de integración del proyecto
├── .env                                 # Archivo de configuración sensible (claves API, etc.)
├── .env.example                         # Ejemplo de configuración del archivo .env
├── .gitignore                           # Lista de archivos y carpetas ignorados por Git
├── Dockerfile                           # Configuración para contenedores Docker (opcional)
├── LICENSE                              # Licencia del proyecto
├── multilingual_content_generator.ipynb # Cuaderno Jupyter para pruebas o documentación (opcional)
├── README.md                            # Documentación principal del proyecto
├── requirements.txt                     # Lista de dependencias necesarias para ejecutar el proyecto
├── setup.py                             # Archivo opcional para instalar el proyecto como paquete

Diferencias Clave

| Aspecto              | `image_retriever.py`                      | `image_generator.py`                    |
|-----------------------|-------------------------------------------|-----------------------------------------|
| **Funcionalidad**     | Recupera imágenes existentes.             | Genera imágenes nuevas desde cero.      |
| **Fuente de Imágenes**| APIs de terceros (Pixabay, Unsplash).     | Modelos de IA (Stable Diffusion, DALL-E). |
| **Entrada**           | Palabras clave para búsqueda.             | Texto descriptivo para generación.      |
| **Salida**            | URLs de imágenes existentes.              | Una imagen generada como objeto.        |
| **Dependencias**      | `requests` y configuración de API Keys.   | Bibliotecas de IA como `diffusers`.     |

Cómo Ejecutar el Proyecto

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/tu_usuario/multilingual_content_generator.git
cd multilingual_content_generator

2. Crear un Entorno Virtual (Opcional pero Recomendado)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # En Windows

3. Instalar las Dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configurar las Variables de Entorno

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto con el siguiente contenido:

PIXABAY_API_KEY=tu_clave_pixabay

5. Ejecutar la Aplicación

streamlit run app.py

6. Acceder a la Aplicación

Abre el navegador en el enlace generado por Streamlit, normalmente:

http://localhost:8501

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Pruebas

Las pruebas unitarias e integración se encuentran en la carpeta tests/. Para ejecutarlas, usa:

pytest tests/

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Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas colaborar, abre un pull request o contacta al autor.

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Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más información.

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Escrito por Erika Alvares.