app.py

import os
import streamlit as st
import json
from streamlit_option_menu import option_menu
from gemini_utility import (load_gemini_pro, gemini_pro_vision_responce)
from PIL import Image

# Configuración de la página
st.set_page_config(
    page_title="GnosticDev AI",
    page_icon="🤖",
    layout="centered",
    initial_sidebar_state="expanded",
)

# Función para guardar el historial en cookies
def save_chat_history(history):
    serializable_history = []
    for message in history:
        serializable_history.append({
            "role": message.role,
            "text": message.parts[0].text
        })
    st.session_state.cookie_chat_history = json.dumps(serializable_history)

# Función para cargar el historial desde cookies
def load_chat_history():
    if 'cookie_chat_history' in st.session_state:
        try:
            history = json.loads(st.session_state.cookie_chat_history)
            model = load_gemini_pro()
            chat = model.start_chat(history=[])
            if st.session_state.system_prompt:
                chat.send_message(st.session_state.system_prompt)
            for message in history:
                if message["role"] != "model" or not message["text"].startswith(st.session_state.system_prompt):
                    chat.send_message(message["text"])
            return chat
        except Exception as e:
            st.error(f"Error cargando el historial: {e}")
    return None

# Función para descargar el historial del chat
def download_chat_history(history):
    chat_text = ""
    for message in history:
        chat_text += f"{message.role}: {message.parts[0].text}\n"
    return chat_text

# Inicializar estados
if "system_prompt" not in st.session_state:
    st.session_state.system_prompt = st.session_state.get('cookie_system_prompt', "")

if "cookie_urls" not in st.session_state:
    st.session_state.cookie_urls = []

with st.sidebar:
    selected = option_menu(
        "GD AI",
        ["System Prompt", "Chatbot", "Image Captioning"],
        menu_icon="robot",
        icons=['gear', 'chat-dots-fill', 'image-fill'],
        default_index=0
    )
    
    # Botón para borrar historial
    if st.button("Borrar Historial"):
        if 'cookie_chat_history' in st.session_state:
            del st.session_state.cookie_chat_history
        if 'chat_session' in st.session_state:
            del st.session_state.chat_session
        st.success("Historial borrado!")

def translate_role_to_streamlit(user_role):
    return "assistant" if user_role == "model" else user_role

# Aquí comienza la lógica de la aplicación
if selected == "System Prompt":
    st.title("Configuración del System Prompt")
    
    new_system_prompt = st.text_area(
        "Ingresa las instrucciones para el AI (System Prompt)",
        value=st.session_state.system_prompt,
        height=300,
        help="Escribe aquí las instrucciones que definirán el comportamiento del AI"
    )
    
    # Campo para ingresar URLs
    urls_input = st.text_area(
        "Ingresa URLs de información y documentos (separadas por comas)",
        value=", ".join(st.session_state.cookie_urls),
        height=100,
        help="Escribe aquí las URLs que el AI puede usar como referencia, separadas por comas."
    )
    
        if st.button("Guardar System Prompt y URLs"):
        st.session_state.system_prompt = new_system_prompt
        st.session_state.cookie_system_prompt = new_system_prompt
        st.session_state.cookie_urls = [url.strip() for url in urls_input.split(",") if url.strip()]  # Guardar las URLs en una lista
        if "chat_session" in st.session_state:
            del st.session_state.chat_session
        st.success("System Prompt y URLs actualizados con éxito!")
        
    if st.session_state.system_prompt:
        st.markdown("### System Prompt Actual:")
        st.info(st.session_state.system_prompt)
    
    if st.session_state.cookie_urls:
        st.markdown("### URLs Guardadas:")
        st.info(", ".join(st.session_state.cookie_urls))

elif selected == "Chatbot":
    model = load_gemini_pro()
    
    # Inicializar o cargar sesión de chat
    if "chat_session" not in st.session_state:
        loaded_chat = load_chat_history()
        if loaded_chat:
            st.session_state.chat_session = loaded_chat
        else:
            st.session_state.chat_session = model.start_chat(history=[])
            if st.session_state.system_prompt:
                st.session_state.chat_session.send_message(st.session_state.system_prompt)

    st.title("Gnosticdev Chatbot")
    
    if st.session_state.system_prompt:
        with st.expander("Ver System Prompt actual"):
            st.info(st.session_state.system_prompt)
    
    # Mostrar historial
    for message in st.session_state.chat_session.history:
        with st.chat_message(translate_role_to_streamlit(message.role)):
            st.markdown(message.parts[0].text)

    # Campo de entrada
    user_prompt = st.chat_input("Preguntame algo...")
    if user_prompt:
        st.chat_message("user").markdown(user_prompt)
        
        # Aquí es donde puedes modificar la lógica para que el bot consulte las URLs
        urls = st.session_state.get('cookie_urls', [])
        if urls:
            # Lógica para consultar las URLs y obtener información
            # Esto es un ejemplo, necesitarás implementar la lógica real para hacer las solicitudes HTTP
            for url in urls:
                # Aquí podrías hacer una solicitud HTTP a cada URL y procesar la respuesta
                # Por ejemplo, usando requests.get(url) y luego analizando el contenido
                pass
        
        gemini_response = st.session_state.chat_session.send_message(user_prompt)
        with st.chat_message("assistant"):
            st.markdown(gemini_response.text)
        
        # Guardar historial actualizado
        save_chat_history(st.session_state.chat_session.history)

    # Opción para descargar el historial del chat
    if st.button("Descargar Historial del Chat"):
        chat_history = download_chat_history(st.session_state.chat_session.history)
        st.download_button(
            label="Descargar",
            data=chat_history,
            file_name="historial_chat.txt",
            mime="text/plain"
        )

elif selected == "Image Captioning":
    st.title("Image Caption Generation📸")
    upload_image = st.file_uploader("Upload an image...", type=["jpg", "jpeg", "png"])
    
    if upload_image and st.button("Generate"):
        image = Image.open(upload_image)
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            st.image(image, caption="Uploaded Image", use_column_width=True)
        default_prompt = "Write a caption for this image"
        caption = gemini_pro_vision_responce(default_prompt, image)
        with col2:
            st.info(caption)

# Fin del script