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1
+ # chatbot/chatbot.py
2
+ import streamlit as st
3
+ from typing import Dict, List, Tuple
4
+ import logging
5
+
6
+ logger = logging.getLogger(__name__)
7
+
8
+ class AIdeaTextChatbot:
9
+ def __init__(self, lang_code: str):
10
+ self.lang_code = lang_code
11
+ self.conversation_history = []
12
+ self.context = {
13
+ 'current_analysis': None,
14
+ 'last_question': None,
15
+ 'user_profile': None
16
+ }
17
+
18
+ def process_message(self, message: str, context: Dict = None) -> str:
19
+ """
20
+ Procesa el mensaje del usuario y genera una respuesta
21
+ """
22
+ try:
23
+ # Actualizar contexto
24
+ if context:
25
+ self.context.update(context)
26
+
27
+ # Analizar intención del mensaje
28
+ intent = self._analyze_intent(message)
29
+
30
+ # Generar respuesta basada en la intención
31
+ response = self._generate_response(intent, message)
32
+
33
+ # Actualizar historial
34
+ self._update_history(message, response)
35
+
36
+ return response
37
+
38
+ except Exception as e:
39
+ logger.error(f"Error procesando mensaje: {str(e)}")
40
+ return self._get_fallback_response()
41
+
42
+ def _analyze_intent(self, message: str) -> str:
43
+ """
44
+ Analiza la intención del mensaje del usuario
45
+ """
46
+ # Implementar análisis de intención
47
+ pass
48
+
49
+ def _generate_response(self, intent: str, message: str) -> str:
50
+ """
51
+ Genera una respuesta basada en la intención
52
+ """
53
+ # Implementar generación de respuesta
54
+ pass
55
+
56
+ def get_conversation_history(self) -> List[Tuple[str, str]]:
57
+ """
58
+ Retorna el historial de conversación
59
+ """
60
+ return self.conversation_history