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app.py

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+import gradio as gr
+import requests
+# Configuración de OpenAI
+
+# Función para manejar el flujo de la conversación
+def model(text, conversation):
+    url = "https://dev.apis.umasalud.com/ai/predoc"
+
+# Payload (datos a enviar)
+    data = {
+        "patient_data": {"name": "roberto"},
+        "unique_id": "12344444",
+        "user_id": "32144444",
+        "message": {"text": text},
+        "step": "chat"
+    }
+
+    # Encabezados (puedes agregar autorización si es necesario)
+    headers = {
+        "Content-Type": "application/json"
+    }
+
+    # Enviar la solicitud POST
+    response = requests.post(url, 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
+
+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
+
+# Lanzar la interfaz Gradio con ChatInterface
+
+gr.ChatInterface(fn=interact_with_chatbot, title="👨‍⚕️ PreDoc Chatbot 📋💊").launch(debug=True)