app.py

import streamlit as st
import random
from transformers import pipeline

# Configuración de la página
st.set_page_config(
    page_title="¿No sabes qué decir? Te ayudamos",
    page_icon="💡",
    layout="centered"
)

# Estilo de la app
st.markdown(
    """
    <style>
    body {
        background-color: #fefaf4;
    }
    .title {
        font-size: 38px;
        font-weight: bold;
        text-align: center;
        color: #a3b18a;
        margin-bottom: 10px;
    }
    .subtitle {
        font-size: 18px;
        text-align: center;
        color: #588157;
    }
    .footer {
        text-align: center;
        font-size: 12px;
        margin-top: 30px;
        color: #8d99ae;
    }
    .stButton>button {
        background-color: #ffdab9;
        color: #3d405b;
        font-size: 16px;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

# Diccionario de conectores
conectores = {
    "Explicación": ["porque", "ya que", "puesto que", "dado que"],
    "Contraste": ["sin embargo", "aunque", "no obstante", "a pesar de"],
    "Adición": ["además", "asimismo", "igualmente", "por otra parte"],
    "Causalidad negativa": ["pero", "sin embargo", "aunque"]
}

# Seleccionar conector lógico aleatorio
def agregar_conector_automatico(texto_usuario):
    categoria = random.choice(list(conectores.keys()))
    conector = random.choice(conectores[categoria])
    # Si el texto no termina con un conector lógico, lo añadimos
    if not texto_usuario.strip().endswith(tuple(conector for sublist in conectores.values() for conector in sublist)):
        texto_usuario += f" {conector}"
    return texto_usuario

# Cargar modelo
@st.cache_resource
def load_model():
    return pipeline("text-generation", model="datificate/gpt2-small-spanish")

generator = load_model()

# Título llamativo
st.markdown('<p class="title">¿No sabes qué decir? 💡</p>', unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="subtitle">¡Te ayudamos a completar tus ideas con inteligencia artificial!</p>', unsafe_allow_html=True)

# Entrada del usuario
st.subheader("📝 Escribe tu idea:")
prompt = st.text_area("Completa tu idea:", placeholder="Ejemplo: Me gustaría escribir una carta a...")

# Generar respuesta
if st.button("✨ Generar Texto ✨"):
    if not prompt.strip():
        st.warning("⚠️ Por favor, ingresa un texto válido.")
    else:
        with st.spinner("⏳ Generando texto..."):
            # Añadir un conector lógico automáticamente si falta
            prompt_con_conector = agregar_conector_automatico(prompt)
            result = generator(
                prompt_con_conector,
                max_length=35,
                temperature=0.1,
                top_p=0.7,
                top_k=10,
                repetition_penalty=1.5,
                num_return_sequences=1,
                eos_token_id=50256,
                do_sample=False
            )
            response = result[0]["generated_text"]
        st.subheader("🖋️ Texto Generado:")
        st.success(response)

# Footer
st.markdown('<p class="footer">Grupo 7 - Procesamiento de datos con AI - Especialización de Inteligencia Artificial UAO</p>', unsafe_allow_html=True)