Resumen_llamadas_Callcenter/resume_end_call.py

import os
import sys
import pymysql
import tempfile
from pydub import AudioSegment
import speech_recognition as sr
import anthropic

def consultar_claude(text):
    client = anthropic.Anthropic(api_key='T057Zwoq-LOmplU5cScZhU87pnLosLJBhnvBODl-Jw22nnL4av_7-74r4hNcW8VoTE9-if-xDFInehYZ-hsCXA-s1xZ3wAA')
    message = client.messages.create(
        #model="claude-3-5-haiku-20241022",
	model = "claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=1000,
        temperature=0,
        system=(
            "A continuación te paso el texto de una llamada y necesito un resumen completo que incluya toda la información proporcionada por el cliente. "
            "El resumen debe ser detallado y abarcar todos los aspectos relevantes, como el incidente reportado, cualquier comentario comercial, "
            "y los datos del cliente. El tema debe ser separado en dos columnas: una para el 'TEMA', todo el contenido de esta columna debe ir en negrita, para el 'RESUMEN'. Al final, debes incluir una fila "
            "con los datos que el cliente suministró, tales como su nombre, cédula y placa. Dame la respuesta en formato HTML con una tabla que tenga estas columnas: "
            "'TEMA' y 'RESUMEN'."
        ),
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [{"type": "text", "text": text}]
            }
        ]
    )
    respuesta_claude = "".join([msg.text for msg in message.content])
 
    # Procesar para agregar la clase TEMA a todas las celdas correspondientes
    respuesta_claude = respuesta_claude.replace("<td>", "<td class='TEMA'>")
    return respuesta_claude


def get_filename_from_db(recording_id):
    connection = pymysql.connect(
        host='sapian-ccdb-clients-sapian.service.dc-k8s-voe.consul',
        user='cctel',
        password='PpteK0GYyi',
        database='asterisk'
    )
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            query = "SELECT filename FROM recording_log WHERE recording_id = %s"
            cursor.execute(query, (recording_id,))
            result = cursor.fetchone()
            if result:
                return result[0]
            else:
                raise ValueError("No se encontró la grabación con el recording_id proporcionado.")
    finally:
        connection.close()

def split_audio(file_path, output_folder):
    audio = AudioSegment.from_file(file_path)
    duration = len(audio)  # Duration in milliseconds
    chunk_duration = 60 * 1000  # 1 minute in milliseconds
    chunks = []
    for i in range(0, duration, chunk_duration):
        chunk = audio[i:i + chunk_duration]
        chunk_name = os.path.join(output_folder, f"chunk_{i//chunk_duration + 1}.wav")
        chunk.export(chunk_name, format="wav")
        chunks.append(chunk_name)
    return chunks

def transcribe_audio_chunks(chunks):
    recognizer = sr.Recognizer()
    transcription = []
    for idx, chunk in enumerate(chunks, 1):
        with sr.AudioFile(chunk) as source:
            audio_data = recognizer.record(source)
            try:
                text = recognizer.recognize_google(audio_data, language="es-ES")
                transcription.append(f"Fragmento {idx}: {text}")
            except sr.UnknownValueError:
                transcription.append(f"Fragmento {idx}: No se pudo reconocer el audio")
            except sr.RequestError as e:
                transcription.append(f"Fragmento {idx}: Error en el servicio de reconocimiento ({e})")
    return "\n".join(transcription)


def generate_html_summary(summary, output_path):
    # Define todo el CSS en una sola variable, incluyendo el estilo para las dos primeras filas
    css_styles = """
    body {
        font-family: Arial, sans-serif;
        background-color: #f4f4f4;
        margin: 0;
        padding: 0;
        text-align: center;
        position: relative;
    }
    h1 {
        font-weight: bold;
        color: #4CAF50;
        margin-top: 50px;
    }
    p {
        font-size: 18px;
        line-height: 1.6;
        max-width: 800px;
        margin: 20px auto;
        text-align: justify;
    }
    .logo {
        position: absolute;
        top: 10px;
        right: 20px;
        width: 150px;
        height: auto;
    }
    table {
        width: 100%;
        border-collapse: collapse;
        margin: 20px 0px;
        font-family: Arial, sans-serif;
        background-color: white;
        border: 2px solid #004d40;
    }
    th, td {
        padding: 12px;
        text-align: center;
        border: 1px solid #ddd;
    }
    th {
        background-color: #004d40ff;
        color: white;
        font-weight: bold;
    }
    td.TEMA {
        font-weight: bold;
    }
    td.resumen {
        font-weight: normal;
    }
    tr:nth-child(1){
        background-color: #4CAF50;  /* Verde para las dos primeras filas */
        color: white;  /* Texto en blanco para contraste */
    }
    tr:nth-child(even):not(:nth-child(1)):not(:nth-child(2)) {
        background-color: white;
    }
    tr:hover {
        background-color: #ddd;
    }
    """
 
    # Genera el contenido HTML
    html_content = f"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Resumen de Llamada</title>
<style>
            {css_styles}
</style>
</head>
<body>
<img src="logoSapian.jpeg" alt="Logo de la Empresa" class="logo">
<h1>Resumen de Llamada</h1>
<table>
        {summary}
</table>
</body>
</html>
    """
    # Escribir el archivo HTML en el directorio deseado
    with open(output_path, "w") as file:
        file.write(html_content)


def main():
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Uso: python script.py <recording_id>")
        sys.exit(1)
    
    recording_id = sys.argv[1]
    
    try:
        filename = get_filename_from_db(recording_id)
        audio_path = f"/var/spool/asterisk/monitor/{filename}"+"-in.WAV"
        
        if not os.path.exists(audio_path):
            raise FileNotFoundError(f"No se encontró la grabación en la ruta: {audio_path}")
        
        temp_dir = tempfile.gettempdir()
        output_folder = os.path.join(temp_dir, "audio_chunks")
        os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
        
        chunks = split_audio(audio_path, output_folder)
        transcription = transcribe_audio_chunks(chunks)
        resumen = consultar_claude(transcription)
        
        output_html = f"/var/www/html/resumen_{recording_id}.html"
        generate_html_summary(resumen, output_html)
        
        print(f"Proceso completado. Resumen generado en: {output_html}")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()
You have new mail in /var/spool/mail/root