Update modules/chatbot/chat_process.py

modules/chatbot/chat_process.py

@@ -12,10 +12,11 @@ class ChatProcessor:
         """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.")
+            raise ValueError("No se encontró la clave API de Anthropic.")
         self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
         self.conversation_history = []
-    
+        self.semantic_context = None  # <-- Añade esta línea para inicializar el atributo
+
     def set_semantic_context(self, text, metrics, graph_data):
         """Configura el contexto semántico para conversaciones especializadas"""
         self.semantic_context = {
@@ -24,6 +25,10 @@ class ChatProcessor:
             'concept_centrality': metrics.get('concept_centrality', {}),
             'graph_description': "Available" if graph_data else "Not available"
         }
+    
+    def clear_semantic_context(self):
+        """Limpia el contexto semántico"""
+        self.semantic_context = None
 
     def process_chat_input(self, message: str, lang_code: str) -> Generator[str, None, None]:
         """Procesa el mensaje con contexto semántico si está disponible"""
@@ -31,15 +36,15 @@ class ChatProcessor:
             # Preparar mensaje con contexto si existe
             if self.semantic_context:
                 system_prompt = f"""
-                Eres un asistente especializado en análisis semántico. El usuario ha analizado un texto con los siguientes resultados:
+                Eres un asistente especializado en análisis semántico. Datos del análisis actual:
                 - Conceptos clave: {', '.join([c[0] for c in self.semantic_context['key_concepts'][:5]])}...
-                - Centralidad: {len(self.semantic_context['concept_centrality'])} conceptos medidos
-                - Grafo conceptual: {self.semantic_context['graph_description']}
+                - Centralidad: {len(self.semantic_context['concept_centrality'])} conceptos
+                - Grafo: {self.semantic_context['graph_description']}
                 
-                Responde preguntas específicas sobre este análisis y ayuda a interpretar los resultados.
+                Responde preguntas sobre este análisis específico.
                 """
             else:
-                system_prompt = "Eres un asistente útil. Responde preguntas generales del usuario."
+                system_prompt = "Eres un asistente útil. Responde preguntas generales."
             
             # Agregar mensaje a la historia
             self.conversation_history.append({"role": "user", "content": message})