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@@ -4,7 +4,9 @@ from geopy.distance import geodesic
 import folium
 from streamlit_folium import st_folium
 from groq import Groq
-from geopy.geocoders import Nominatim 
+from streamlit_geolocation import streamlit_geolocation 
+from streamlit_js_eval import streamlit_js_eval, get_geolocation
+import time
 
 client = Groq(
     api_key="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",
@@ -15,11 +17,28 @@ promotions_df = pd.read_csv("promotions.csv")
 
 # Função para obter a localização do usuário
 def get_user_location():
-    geolocator = Nominatim(user_agent="promo_app")
-    location = geolocator.geocode("Manaus")
-    return location.latitude, location.longitude
+    try:
+        location = get_geolocation()
+        
+        time.sleep(6)
+       
+        latitude = location['coords']['latitude']
+        longitude = location['coords']['longitude']
+
+        return latitude, longitude
+    except Exception as e:
+        time.sleep(6)
+        st.error(f"Aguarde um pouco...: {e}")
+        return None, None
     
 
+# Função para encontrar promoções
+def find_promotions():
+    promotions = []
+    for index, row in promotions_df.iterrows():
+        promotions.append(row)
+    return promotions
+
 # Função para encontrar promoções próximas
 def find_nearby_promotions(user_latitude, user_longitude, radius=5):
     nearby_promotions = []
@@ -31,6 +50,7 @@ def find_nearby_promotions(user_latitude, user_longitude, radius=5):
             nearby_promotions.append(row)
     return nearby_promotions
 
+
 # Função para obter recomendações do LLM
 def get_llm_recommendations(user_latitude, user_longitude, category, nearby_promotions):
     # Formata as promoções próximas para o prompt do LLM
@@ -81,22 +101,57 @@ def create_map(user_latitude, user_longitude, nearby_promotions):
 
     return promo_map
 
-# Interface do Streamlit
-st.title("Promoções Próximas")
+# Função para o chat com o LLM
+def chat_with_llm(user_latitude, user_longitude, promotions):
+    # Inicia o chat
+    st.subheader("Chat com o Especialista em Promoções")
+    user_input = st.text_input("Digite sua pergunta:")
+    
+    # Formata as promoções próximas para o prompt do LLM
+    promotions_str = "\n".join(
+        f"Promoção {i+1}: {row['product']} em {row['store']} cujo endereço é: {row['endereco']} ({row['discount']}% de desconto)"
+        for i, row in enumerate(promotions)
+    )
+
+    # Processa a pergunta do usuário
+    if user_input:
+        # Cria o prompt para o LLM
+        prompt = f"""
+        Você é um especialista em recomendação de produtos baseado em promoções.
+        Promoções próximas:
+        {promotions_str}
+        Um usuário em ({user_latitude}, {user_longitude}) fez a seguinte pergunta:
+        {user_input}
+        
+        Responda à pergunta do usuário de forma útil e informativa.
+        """
+        
+        chat_completion = client.chat.completions.create(
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "Você é especialista em recomendação de produtos baseado em promoções"},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ],
+            model="llama3-8b-8192",
+        )
+        
+        # Exibe a resposta do LLM
+        st.write(chat_completion.choices[0].message.content)
 
+# Interface do Streamlit
+st.title("OfertasBot")
+st.write("O OfertasBot, tem o objetivo de se tornar o Waze das ofertas e promoções.")
+st.write("O seu novo assistente pessoal para economizar em grande estilo! Com a inteligência do nosso chatbot, você receberá recomendações exclusivas de promoções e descontos em produtos que realmente interessam a você. Basta conversar com o OfertasBot e deixar que ele encontre as melhores ofertas em tempo real, de acordo com suas preferências e localização. Nunca foi tão fácil fazer compras inteligentes! Colabore com a comunidade adicionado ofertas.")
 # Menu de opções
-option = st.sidebar.selectbox("Selecione uma opção", ["Mapa", "Recomendação", "Adicionar Promoção"])
+option = st.sidebar.selectbox("Selecione uma opção", ["Mapa", "Recomendação", "Adicionar Promoção", "Chat"])
 
+st.title("Mapa de Ofertas")
 # Executa a função correspondente à opção selecionada
 if option == "Mapa":
     # Obtém a localização do usuário
-    user_latitude, user_longitude = get_user_location()
-
-    # Encontra promoções próximas
-    nearby_promotions = find_nearby_promotions(user_latitude, user_longitude)
-
+    user_latitude, user_longitude = get_user_location()    
+    
     # Cria o mapa interativo com Folium
-    promo_map = create_map(user_latitude, user_longitude, promotions_df)
+    promo_map = create_map(float(user_latitude), float(user_longitude), promotions_df)
 
     # Exibe o mapa na interface Streamlit
     st_data = st_folium(promo_map, width=725)
@@ -109,15 +164,11 @@ elif option == "Recomendação":
     category = st.selectbox("Categoria", ["Eletrônicos", "Vestuário", "Alimentos", "Outros"])
 
     # Encontra promoções próximas
-    nearby_promotions = find_nearby_promotions(user_latitude, user_longitude)
+    nearby_promotions = find_nearby_promotions(float(user_latitude), float(user_longitude))
 
     # Mostra promoções próximas
-    if nearby_promotions:
-        #st.subheader("Promoções Próximas:")
-        #for promotion in nearby_promotions:
-        #    st.write(f"**{promotion['product']}** em **{promotion['store']}** ({promotion['discount']}% de desconto)")
-        # Obtém recomendações do LLM
-        recommendations = get_llm_recommendations(user_latitude, user_longitude, category, nearby_promotions)
+    if nearby_promotions:       
+        recommendations = get_llm_recommendations(float(user_latitude), float(user_longitude), category, nearby_promotions)
         st.subheader("Recomendações Personalizadas:")
         st.write(recommendations)
 
@@ -126,21 +177,41 @@ elif option == "Recomendação":
 
     
 elif option == "Adicionar Promoção":
-    user_latitude, user_longitude = get_user_location()
+    #user_latitude, user_longitude = get_user_location()
     st.subheader("Adicionar Nova Promoção")
     product = st.text_input("Produto")
     store = st.text_input("Loja")
     discount = st.number_input("Desconto (%)", min_value=0, max_value=100)
     
+    st.write("Clique no botão para obter a localização:")
+    geolocator = streamlit_geolocation()
+    
+    promotion_latitude = geolocator['latitude']
+    promotion_longitude = geolocator['longitude']
+
+    endereco = st.text_input("Forneça o Endereço algum ponto de referência")
+    
     # Adiciona a nova promoção ao banco de dados
     if st.button("Adicionar"):
         new_promotion = {
             "product": product,
             "store": store,
             "discount": discount,
-            "latitude": user_latitude,
-            "longitude": user_longitude,
+            "latitude": float(promotion_latitude),
+            "longitude": float(promotion_longitude),
+            "endereco":endereco,
         }
         promotions_df = pd.concat([promotions_df, pd.DataFrame([new_promotion])], ignore_index=True)
         promotions_df.to_csv("promotions.csv", index=False)
         st.success("Promoção adicionada com sucesso!")
+
+elif option == "Chat":
+    # Obtém a localização do usuário
+    #user_latitude, user_longitude = get_user_location()
+    # Inicia o chat com o LLM
+    user_latitude, user_longitude = get_user_location()
+
+    chat_with_llm(float(user_latitude), float(user_longitude),find_promotions())
+
+
+