Update modules/database/semantic_mongo_db.py

modules/database/semantic_mongo_db.py

@@ -22,45 +22,64 @@ from .mongo_db import (
 logger = logging.getLogger(__name__)  # Cambiado de name a __name__
 COLLECTION_NAME = 'student_semantic_analysis'
 
+####################################################################
+# modules/database/semantic_mongo_db.py
+
 def store_student_semantic_result(username, text, analysis_result):
     """
     Guarda el resultado del análisis semántico en MongoDB.
+    Args:
+        username: Nombre del usuario
+        text: Texto completo analizado
+        analysis_result: Diccionario con los resultados del análisis
     """
     try:
-        # El gráfico ya viene en bytes, solo necesitamos codificarlo a base64
+        # Verificar que los datos requeridos estén presentes
+        if not isinstance(analysis_result, dict):
+            logger.error("El resultado del análisis no es un diccionario")
+            return False
+
+        # Preparar el gráfico conceptual (si existe)
         concept_graph_data = None
         if 'concept_graph' in analysis_result and analysis_result['concept_graph'] is not None:
             try:
-                # Ya está en bytes, solo codificar a base64
-                concept_graph_data = base64.b64encode(analysis_result['concept_graph']).decode('utf-8')
+                if isinstance(analysis_result['concept_graph'], bytes):
+                    concept_graph_data = base64.b64encode(analysis_result['concept_graph']).decode('utf-8')
+                else:
+                    logger.warning("El gráfico conceptual no está en formato bytes")
             except Exception as e:
                 logger.error(f"Error al codificar gráfico conceptual: {str(e)}")
 
-        # Crear documento para MongoDB
+        # Crear documento con estructura consistente
         analysis_document = {
             'username': username,
-            'timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
+            'timestamp': datetime.now(timezone.utc),
             'text': text,
             'analysis_type': 'semantic',
             'metrics': {
                 'key_concepts': analysis_result.get('key_concepts', []),
                 'concept_centrality': analysis_result.get('concept_centrality', {})
             },
-            'graph_data': base64.b64encode(analysis_result.get('concept_graph', b'')).decode('utf-8'),
+            'graph_data': concept_graph_data,
             'language': st.session_state.get('lang_code', 'en')
         }
 
         # Insertar en MongoDB
-        result = insert_document(COLLECTION_NAME, analysis_document)
-        if result:
-            logger.info(f"Análisis semántico guardado con ID: {result} para el usuario: {username}")
+        collection = get_collection(COLLECTION_NAME)
+        if not collection:
+            logger.error("No se pudo obtener la colección de MongoDB")
+            return False
+
+        result = collection.insert_one(analysis_document)
+        if result.inserted_id:
+            logger.info(f"Análisis semántico guardado para {username} con ID: {result.inserted_id}")
             return True
-        
+
         logger.error("No se pudo insertar el documento en MongoDB")
         return False
 
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error al guardar el análisis semántico: {str(e)}")
+        logger.error(f"Error al guardar el análisis semántico: {str(e)}", exc_info=True)
         return False
 
 ####################################################################################