Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import os
 import streamlit as st
 import json
+import requests
 from streamlit_option_menu import option_menu
 from gemini_utility import (load_gemini_pro, gemini_pro_vision_responce)
 from PIL import Image
@@ -47,6 +48,16 @@ def download_chat_history(history):
         chat_text += f"{message.role}: {message.parts[0].text}\n"
     return chat_text
 
+# Función para obtener contenido de URLs
+def fetch_url_content(url):
+    try:
+        response = requests.get(url)
+        response.raise_for_status()  # Lanza un error si la respuesta es un código de error
+        return response.text  # Devuelve el contenido de la página
+    except requests.RequestException as e:
+        st.error(f"Error al acceder a {url}: {e}")
+        return None
+
 if selected == "System Prompt":
     st.title("Configuración del System Prompt")
     
@@ -105,21 +116,29 @@ elif selected == "Chatbot":
         with st.chat_message(translate_role_to_streamlit(message.role)):
             st.markdown(message.parts[0].text)
 
-    # Campo de entrada
+        # 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
+        # Obtener las URLs guardadas
         urls = st.session_state.get('cookie_urls', [])
+        fetched_contents = []
+
         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
-        
+                content = fetch_url_content(url)
+                if content:
+                    fetched_contents.append(content)
+
+            # Aquí puedes procesar el contenido obtenido de las URLs
+            # Por ejemplo, podrías resumirlo o extraer información relevante
+            # Para este ejemplo, simplemente unimos el contenido
+            combined_content = "\n\n".join(fetched_contents)
+            user_prompt += f"\n\nInformación adicional de URLs:\n{combined_content}"
+
+        # Enviar el mensaje del usuario al modelo
         gemini_response = st.session_state.chat_session.send_message(user_prompt)
         with st.chat_message("assistant"):
             st.markdown(gemini_response.text)
@@ -152,3 +171,7 @@ elif selected == "Image Captioning":
             st.info(caption)
 
 # Fin del script
+
+       
+
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