import gradio as gr 
import time

def chat(audio):

  respuesta_limp = []

  audio_file= open(audio, "rb")
  transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_file)

  texto = transcript["text"]

  response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
          {"role": "system", "content": "You are a chatbot that responds to sugarcane, answer in the language of the question"},
          {"role": "user", "content": texto},
#          {"role": "assistant", "content": "Son modelos matematicos que se basan en emplear propiedades del suelo ampliamente conocidas y reportadas en los levantamientos edaficos o medidas facilmente en el laboratorio. Lenguaje de marcado de hipertexto (Hypertext Markup Language). La T es para tratar de hacer mejores preguntas en el futuro."},
#          {"role": "user", "content": texto}
      ]
  )
  respuesta_limp = (((response["choices"])[0])["message"]["content"])

  
  return print(respuesta_limp)

demo = gr.Interface(
    theme=gr.themes.Soft(),

    title = 'SugarCane GUI', 
    description="""<p style="font-size:larger;">¡Prepárate para el chatbot más sotisficado para los temas de investigación sobre caña de azúcar.</p>""",
    
    fn=chat, 
    inputs=gr.inputs.Audio(source="microphone", type="filepath", label="Consulta"),
    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Generated Text"),
    live=True)


#demo.launch(share=True)
demo.launch()