Update modules/chatbot/sidebar_chat.py

modules/chatbot/sidebar_chat.py

@@ -11,18 +11,21 @@ def display_sidebar_chat(lang_code: str, chatbot_t: dict):
     Muestra el chatbot en el sidebar con soporte para contexto semántico
     """
     with st.sidebar:
+        # Configurar logging
+        logging.basicConfig(
+            level=logging.INFO,
+            format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+        )
+
         # Estilos CSS para el chat
         st.markdown("""
         <style>
-            /* Contenedor del chat con scroll */
-            div[data-testid="stExpanderContent"] > div {
+            .chat-container {
                 max-height: 60vh;
                 overflow-y: auto;
                 padding-right: 10px;
             }
-            
-            /* Input fijo en la parte inferior */
-            div[data-testid="stHorizontalBlock"]:has(> div[data-testid="column"]) {
+            .chat-input {
                 position: sticky;
                 bottom: 0;
                 background: white;
@@ -32,35 +35,41 @@ def display_sidebar_chat(lang_code: str, chatbot_t: dict):
         </style>
         """, unsafe_allow_html=True)
 
-        # Inicializar el procesador de chat si no existe
-        if 'chat_processor' not in st.session_state:
-            st.session_state.chat_processor = ChatProcessor()
-
-        # Configurar contexto semántico si está activo
-        if st.session_state.get('semantic_agent_active', False):
-            semantic_data = st.session_state.get('semantic_agent_data')
-            if semantic_data:
-                st.session_state.chat_processor.set_semantic_context(
-                    text=semantic_data['text'],
-                    metrics=semantic_data['metrics'],
-                    graph_data=semantic_data['graph_data']
-                )
+        try:
+            # Inicializar el procesador de chat si no existe
+            if 'chat_processor' not in st.session_state:
+                st.session_state.chat_processor = ChatProcessor()
+                logger.info("ChatProcessor initialized")
+
+            # Configurar contexto semántico si está activo
+            if st.session_state.get('semantic_agent_active', False):
+                semantic_data = st.session_state.get('semantic_agent_data')
+                if semantic_data:
+                    st.session_state.chat_processor.set_semantic_context(
+                        text=semantic_data['text'],
+                        metrics=semantic_data['metrics'],
+                        graph_data=semantic_data['graph_data'],
+                        lang_code=lang_code  # Pasar el idioma actual
+                    )
+                    logger.info(f"Semantic context set for language: {lang_code}")
 
-        with st.expander("💬 Asistente Virtual", expanded=True):
-            try:
+            with st.expander("💬 Asistente Virtual", expanded=True):
                 # Inicializar mensajes del chat
                 if 'sidebar_messages' not in st.session_state:
-                    # Mensaje inicial según el modo (normal o semántico)
-                    initial_message = (
-                        "¡Hola! Soy tu asistente de análisis semántico. ¿En qué puedo ayudarte?"
-                        if st.session_state.get('semantic_agent_active', False)
-                        else "¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
-                    )
+                    initial_messages = {
+                        'en': "Hello! How can I help you today?",
+                        'es': "¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?",
+                        'pt': "Olá! Como posso ajudar você hoje?",
+                        'fr': "Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"
+                    }
+                    initial_message = initial_messages.get(lang_code, initial_messages['en'])
+                    
                     st.session_state.sidebar_messages = [
                         {"role": "assistant", "content": initial_message}
                     ]
+                    logger.info("Chat messages initialized")
 
-                # Mostrar historial del chat
+                # Contenedor del chat
                 chat_container = st.container()
                 with chat_container:
                     for message in st.session_state.sidebar_messages:
@@ -68,53 +77,90 @@ def display_sidebar_chat(lang_code: str, chatbot_t: dict):
                             st.markdown(message["content"])
 
                 # Input del usuario
-                user_input = st.chat_input("Escribe tu mensaje...")
+                user_input = st.chat_input(
+                    {
+                        'en': "Type your message...",
+                        'es': "Escribe tu mensaje...",
+                        'pt': "Digite sua mensagem...",
+                        'fr': "Tapez votre message..."
+                    }.get(lang_code, "Type your message...")
+                )
 
                 if user_input:
-                    # Agregar mensaje del usuario
-                    st.session_state.sidebar_messages.append(
-                        {"role": "user", "content": user_input}
-                    )
+                    try:
+                        # Agregar mensaje del usuario
+                        st.session_state.sidebar_messages.append(
+                            {"role": "user", "content": user_input}
+                        )
+                        logger.info(f"User message received: {user_input[:50]}...")
 
-                    # Mostrar mensaje del usuario
-                    with chat_container:
-                        with st.chat_message("user"):
-                            st.markdown(user_input)
-
-                        # Mostrar respuesta del asistente
-                        with st.chat_message("assistant"):
-                            response_placeholder = st.empty()
-                            full_response = ""
-
-                            # Obtener respuesta del procesador
-                            for chunk in st.session_state.chat_processor.process_chat_input(
-                                user_input, 
-                                lang_code
-                            ):
-                                full_response += chunk
-                                response_placeholder.markdown(full_response + "▌")
-
-                            response_placeholder.markdown(full_response)
-                            
-                            # Guardar respuesta
-                            st.session_state.sidebar_messages.append(
-                                {"role": "assistant", "content": full_response}
-                            )
-
-                    # Guardar en base de datos
-                    store_chat_history(
-                        username=st.session_state.username,
-                        messages=st.session_state.sidebar_messages,
-                        chat_type='semantic' if st.session_state.get('semantic_agent_active') else 'general'
-                    )
+                        # Mostrar mensaje del usuario
+                        with chat_container:
+                            with st.chat_message("user"):
+                                st.markdown(user_input)
+
+                            # Mostrar respuesta del asistente
+                            with st.chat_message("assistant"):
+                                response_placeholder = st.empty()
+                                full_response = ""
+
+                                # Obtener respuesta del procesador
+                                for chunk in st.session_state.chat_processor.process_chat_input(
+                                    user_input, 
+                                    lang_code
+                                ):
+                                    full_response += chunk
+                                    response_placeholder.markdown(full_response + "▌")
+
+                                response_placeholder.markdown(full_response)
+                                logger.info(f"Assistant response generated: {full_response[:50]}...")
+                                
+                                # Guardar respuesta
+                                st.session_state.sidebar_messages.append(
+                                    {"role": "assistant", "content": full_response}
+                                )
+
+                        # Guardar en base de datos
+                        store_chat_history(
+                            username=st.session_state.username,
+                            messages=st.session_state.sidebar_messages,
+                            chat_type='semantic' if st.session_state.get('semantic_agent_active') else 'general'
+                        )
+                        logger.info("Conversation saved to database")
+
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"Error processing user input: {str(e)}", exc_info=True)
+                        st.error({
+                            'en': "Error processing message. Please try again.",
+                            'es': "Error al procesar el mensaje. Por favor, inténtalo de nuevo.",
+                            'pt': "Erro ao processar a mensagem. Por favor, tente novamente.",
+                            'fr': "Erreur lors du traitement du message. Veuillez réessayer."
+                        }.get(lang_code, "Error processing message."))
 
                 # Botón para limpiar el chat
-                if st.button("🔄 Limpiar conversación"):
-                    st.session_state.sidebar_messages = [
-                        {"role": "assistant", "content": "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte?"}
-                    ]
+                if st.button({
+                    'en': "🔄 Clear conversation",
+                    'es': "🔄 Limpiar conversación",
+                    'pt': "🔄 Limpar conversa",
+                    'fr': "🔄 Effacer la conversation"
+                }.get(lang_code, "🔄 Clear")):
+                    st.session_state.sidebar_messages = [{
+                        "role": "assistant",
+                        "content": {
+                            'en': "Hello! How can I help you today?",
+                            'es': "¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?",
+                            'pt': "Olá! Como posso ajudar você hoje?",
+                            'fr': "Bonjour ! Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?"
+                        }.get(lang_code, "Hello! How can I help you?")
+                    }]
                     st.rerun()
+                    logger.info("Conversation cleared")
 
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Error en el chat: {str(e)}")
-                st.error("Ocurrió un error en el chat. Por favor, inténtalo de nuevo.")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error in sidebar chat: {str(e)}", exc_info=True)
+            st.error({
+                'en': "An error occurred in the chat. Please try again.",
+                'es': "Ocurrió un error en el chat. Por favor, inténtalo de nuevo.",
+                'pt': "Ocorreu um erro no chat. Por favor, tente novamente.",
+                'fr': "Une erreur s'est produite dans le chat. Veuillez réessayer."
+            }.get(lang_code, "Chat error occurred."))