src/streamlit_app.py

# pip install openai streamlit
import os, json, re
from openai import OpenAI
import streamlit as st

ITEMS = """AGO VIBRANTE, ASPIRATORE, AUTOCARRI/RIMORCHI/VETTURE, AVVITATORI-TRAPANI, BENNE-FORCHE, BETONIERE, CAROTATORI, CARRELLI ELEVATORI/TRANSPALLET, CIPPATORE, COMPRESSORI, CONVOGLIATORI DETRITI, COSTIPATORI E PIASTRE VIB., DECESPUGLIATORI, POMPE A IMMERSIONE, ELICOTTERI, ELEVATORE A BANDIERA, ESCAVATORI, FRESE, GEN. ARIA-ESTRATTORI-DEUM., GRUPPI ELETTROGENI, IDROPULITRICI - LAVAGGIO, IMPIANTO SEMAFORICO, INTONACATRICI, LAME SGOMBRANEVE, LEVIGATRICI - PIALLATRICI, MARTELLI DEMOLITORI ELETTRICI, MARTELLO DEMOLITORE IDRAULICO, MINIDUMPER, MINIPALE - PALE, MONOBLOCCHI E CONTAINER, MONTACARICHI - SOLLEVATORI, MOTOPOMPA, PIATTAFORMA AUTOCARRATA, PIATTAFORMA RAGNO, PIATTAFORMA SEMOVENTE, PIATTAFORME VERTICALI, RAMPE DI CARICO, RASCHIA PAVIMENTI, RECINZIONI - RETI ANTICADUTA, RULLI COMPATTATORI, SABBIATRICI, SCARIFICATRICI - SMERIGLIATRICI, SCALE, SERBATOI, SEGHE-SEGHETTI, SOLLEVATORE TELESCOPICO, SOFFIATORI, SPAZZATRICI, TAGLIASUOLO, TAGLIAPIASTRELLE, TASSELLATORI, TORRI FARO / ILLUMINAZIONE, TOSAERBA, TRABATTELLI, TRASPORTATORE A NASTRO, TRONCATRICI, TRINCIA, TRIVELLE, VIDEO ISPEZIONE - LASER, ATTREZZATURA VARIA, MISCELATORE, UTENSILE MULTIFUNZIONE, BATTERIA, TRACCIATORE LASER, TUNNEL PEDONALE"""

def build_prompt(query: str) -> list:
    system = (
        "Sei un assistente di ricerca per Centroedile (NOL System). "
        "Dato un bisogno del cliente, scegli gli articoli più utili (solo da una lista fissa) "
        "e spiega lo scopo di ciascuno. "
        "Rispondi **solo** in JSON conforme allo schema: "
        '{"results":[{"Macchine ed Attrezzature ":"<nome esatto dall\'elenco>","Analisi AI":"<perché serve, in italiano>"}]}. '
        "Non aggiungere testo fuori dal JSON. "
        f"Elenco articoli consentiti (usa i nomi esattamente come scritti): {ITEMS}"
    )
    user = f"Richiesta del cliente: {query}"
    return [{"role":"system","content":system},{"role":"user","content":user}]

def extract_json(text: str):
    # Safety: grab the largest {...} block if the model adds anything stray
    m = re.search(r'\{.*\}\s*$', text, flags=re.S)
    if not m:
        m = re.search(r'\{.*\}', text, flags=re.S)
    if not m:
        raise ValueError("No JSON object found.")
    return json.loads(m.group(0))


api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
def runsearch(query: str):
    messages = build_prompt(query)
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5-chat-latest", 
        response_format={"type":"json_object"},
        messages=messages,
    )
    text = resp.choices[0].message.content
    return extract_json(text)

# ---- Streamlit UI ----
def app():
    #st.image("nslogowhite.png", width=150)
    st.title("Centroedile NOL System — Ricerca Noleggio")
    query = st.text_input("Descrivi il tuo progetto:")
    
    if st.button("Cerca"):
        if not query.strip():
            st.warning("Inserisci una richiesta.")
            return
        try:
            with st.spinner("🔍 Analisi AI in corso, attendere..."):
                data = runsearch(query)
            results = data.get("results", [])
            
            if results:
                st.subheader("Articoli consigliati")
                st.dataframe(results, use_container_width=True)
            else:
                st.info("Nessun articolo trovato per la richiesta.")
        except Exception as e:
            st.error(f"Errore nel parsing/ricerca: {e}")


if __name__ == "__main__":
    app()