# modules/chatbot/chat_process.py import os import anthropic import logging from typing import Dict, Generator logger = logging.getLogger(__name__) #################################################### class ChatProcessor: def __init__(self): """Inicializa el procesador de chat con la API de Claude""" api_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY") if not api_key: raise ValueError("No se encontró la clave API de Anthropic. Asegúrate de configurarla en las variables de entorno.") self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key) self.conversation_history = [] def process_chat_input(self, message: str, lang_code: str) -> Generator[str, None, None]: """Procesa el mensaje y genera una respuesta""" try: # Agregar mensaje a la historia self.conversation_history.append({"role": "user", "content": message}) # Generar respuesta usando la API de Claude response = self.client.messages.create( model="claude-3-5-sonnet-20241022", messages=self.conversation_history, max_tokens=8000, # Añadimos este parámetro requerido temperature=0.7, ) # Procesar la respuesta claude_response = response.content[0].text self.conversation_history.append({"role": "assistant", "content": claude_response}) # Mantener un historial limitado if len(self.conversation_history) > 10: self.conversation_history = self.conversation_history[-10:] # Dividir la respuesta en palabras para streaming words = claude_response.split() for word in words: yield word + " " except Exception as e: logger.error(f"Error en process_chat_input: {str(e)}") yield f"Error: {str(e)}" def get_conversation_history(self) -> list: """Retorna el historial de la conversación""" return self.conversation_history def clear_history(self): """Limpia el historial de la conversación""" self.conversation_history = []