Update app.py

app.py

@@ -1,3 +1,5 @@
+# app.py
+
 import os
 import gradio as gr
 import requests
@@ -129,29 +131,31 @@ Mantén respuestas concisas y enfocadas.
 
 def chat_voyeur(message, chat_history, api_key):
     if not api_key:
-        # CORRECCIÓN: Retornar el historial actualizado correctamente
-        chat_history.append((message, "❌ Ingresa tu API Key"))
-        return "", chat_history
+        # CORRECCIÓN: Usar el formato correcto para Gradio
+        return "", chat_history + [{"role": "user", "content": message}, {"role": "assistant", "content": "❌ Ingresa tu API Key"}]
 
     client = SambaNovaClient(api_key)
     
-    # CORRECCIÓN: Construir mensajes correctamente
+    # Construir mensajes para la API
     messages = [{"role": "system", "content": create_voyeur_specialist_system_prompt()}]
     
-    # CORRECCIÓN: Procesar el historial en el formato correcto
-    for user_msg, assistant_msg in chat_history:
-        messages.append({"role": "user", "content": user_msg})
-        if assistant_msg:  # Solo agregar si no está vacío
-            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_msg})
+    # Agregar historial de conversación
+    for msg in chat_history:
+        messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})
     
     # Agregar el mensaje actual
     messages.append({"role": "user", "content": message})
 
+    # Obtener respuesta
     response = client.chat_completion(messages)
 
-    # CORRECCIÓN: Agregar al historial en el formato correcto (tupla)
-    chat_history.append((message, response))
-    return "", chat_history
+    # CORRECCIÓN: Retornar el historial actualizado en formato correcto
+    updated_history = chat_history + [
+        {"role": "user", "content": message},
+        {"role": "assistant", "content": response}
+    ]
+    
+    return "", updated_history
 
 # ==========================
 # PRUEBA DE API
@@ -193,10 +197,11 @@ def create_interface():
                 for expertise in VOYEUR_SPECIALIST_CONFIG["technical_expertise"]:
                     gr.Markdown(f"• {expertise}")
             with gr.Column(scale=2):
-                # CORRECCIÓN: Usar el formato correcto para el chatbot
+                # CORRECCIÓN: Usar el formato de diccionarios para el Chatbot
                 chatbot = gr.Chatbot(
                     label="💬 Chat con el Especialista",
-                    height=500
+                    height=500,
+                    type="messages"  # Especificar que usamos formato de mensajes
                 )
                 msg = gr.Textbox(
                     label="Escribe tu mensaje",
@@ -226,13 +231,9 @@ def create_interface():
 
         # CORRECCIÓN: Función simplificada para manejar mensajes de usuario
         def user_message(user_msg, chat_history):
-            # Retornar mensaje vacío y el historial actualizado
-            return "", chat_history + [[user_msg, None]]
-
-        # CORRECCIÓN: Configurar los eventos correctamente
-        def respond(message, chat_history, api_key):
-            # Función wrapper para mantener compatibilidad
-            return chat_voyeur(message, chat_history, api_key)
+            # Agregar mensaje de usuario al historial
+            new_history = chat_history + [{"role": "user", "content": user_msg}]
+            return "", new_history
 
         # Configurar el envío con Enter
         msg.submit(
@@ -240,7 +241,7 @@ def create_interface():
             inputs=[msg, chatbot],
             outputs=[msg, chatbot],
         ).then(
-            respond,
+            chat_voyeur,
             inputs=[msg, chatbot, api_key_input],
             outputs=[msg, chatbot],
         )
@@ -251,12 +252,12 @@ def create_interface():
             inputs=[msg, chatbot],
             outputs=[msg, chatbot],
         ).then(
-            respond,
+            chat_voyeur,
             inputs=[msg, chatbot, api_key_input],
             outputs=[msg, chatbot],
         )
 
-        # Configurar el botón Limpiar
+        # CORRECCIÓN: Botón limpiar con formato correcto
         clear_btn.click(lambda: [], None, chatbot, queue=False)
 
     return demo