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app.py

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 import gradio as gr
 import requests
-# Configuración de OpenAI
+import uuid
 
 # Función para manejar el flujo de la conversación
-def model(text, conversation):
-    url = "https://dev.apis.umasalud.com/ai/predoc"
+def model(text, conversation, name, previous_prescriptions, obra_social, plan, nro_afiliado, ids):
+    # Si es la primera vez, generamos los IDs
+    if ids is None:
+        ids = {
+            "unique_id": str(uuid.uuid4()),
+            "user_id": str(uuid.uuid4())
+        }
 
-# Payload (datos a enviar)
     data = {
-        "patient_data": {"name": "roberto"},
-        "unique_id": "12344444",
-        "user_id": "32144444",
+        "patient_data": {
+            "name": name,
+            "previous_prescriptions": previous_prescriptions,
+            "obra_social": obra_social,
+            "plan": plan,
+            "nro_afiliado": nro_afiliado
+        },
+        "unique_id": ids["unique_id"],
+        "user_id": ids["user_id"],
         "message": {"text": text},
         "step": "chat"
     }
 
-    # Encabezados (puedes agregar autorización si es necesario)
     headers = {
         "Content-Type": "application/json"
     }
+    print("DATA",data)
 
-    # Enviar la solicitud POST
-    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
+    response = requests.post(url="https://dev.apis.umasalud.com/ai/predoc", json=data, headers=headers)
 
-    # Mostrar respuesta
-    print("Status code:", response.status_code)
-    print("Response JSON:", response.json()['output']['response'])
     output = response.json()['output']['response']
-    return output
+    return output, ids  # devolvemos los ids actualizados para mantenerlos
 
-def interact_with_chatbot(text, conversation):
-    # Procesar el mensaje a través del modelo
-    response = model(text, conversation)
-    
-    # Devolver la respuesta generada y el estado de la conversación (como lista)
-    #conversation.append((text, response))  # Agregar interacción a la lista
-    return response
+def interact_with_chatbot(text, conversation, name, previous_prescriptions, obra_social, plan, nro_afiliado, ids):
+    response, ids = model(text, conversation, name, previous_prescriptions, obra_social, plan, nro_afiliado, ids)
+    return response, conversation + [(text, response)], ids
 
-# Lanzar la interfaz Gradio con ChatInterface
+# Interfaz
+with gr.Blocks():
+    gr.Markdown("## 👨‍⚕️ PreDoc Chatbot 📋💊")
 
-gr.ChatInterface(fn=interact_with_chatbot, title="👨‍⚕️ PreDoc Chatbot 📋💊").launch(debug=True)
+    with gr.Accordion("📝 Datos del paciente", open=True):
+        name = gr.Textbox(label="Nombre del paciente", value="Roberto")
+        previous_prescriptions = gr.Textbox(label="Preescripciones previas", placeholder="Ej: losartán 50mg...")
+        obra_social = gr.Textbox(label="Obra social", placeholder="Ej: OSDE")
+        plan = gr.Textbox(label="Plan", placeholder="Ej: 210")
+        nro_afiliado = gr.Textbox(label="Número de afiliado", placeholder="Ej: 12345678")
+
+    chatbot = gr.Chatbot()
+    msg = gr.Textbox(label="Tu mensaje")
+
+    state_chat = gr.State([])  # historial de la conversación
+    state_ids = gr.State(None)  # IDs generados solo una vez
+
+    def user_send(message, chat_history, name, previous_prescriptions, obra_social, plan, nro_afiliado, ids):
+        response, new_history, new_ids = interact_with_chatbot(
+            message, chat_history, name, previous_prescriptions, obra_social, plan, nro_afiliado, ids
+        )
+        return "", new_history, new_ids
+
+    msg.submit(
+        user_send,
+        [msg, state_chat, name, previous_prescriptions, obra_social, plan, nro_afiliado, state_ids],
+        [msg, chatbot, state_ids]
+    )
+
+#demo.launch(debug=True)