import gradio as gr
import logging
import os
from groq import Groq
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

logging.basicConfig(level=logging.INFO, filename="chatbot_v10.log", filemode="a",
                    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)

client = Groq(api_key=os.getenv('GROQ_API_KEY'))

def generate_response_groq(user_input: str, current_history: list) -> str:
    """
    Menghasilkan respons dari Groq API berdasarkan input pengguna dan riwayat percakapan.
    
    Args:
        user_input (str): Pesan yang dimasukkan oleh pengguna.
        current_history (list): Riwayat percakapan Gradio, berupa list of tuples (user_msg, bot_msg).

    Returns:
        str: Respons dari asisten AI.
    """
    try:
        messages_for_api = []
        for user_msg, bot_msg in current_history:
            messages_for_api.append({"role": "user", "content": user_msg})
            messages_for_api.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
        
        messages_for_api.append({"role": "user", "content": user_input})

        system_prompt = {
            "role": "system",
            "content": "Anda adalah asisten AI yang profesional, ramah, dan membantu. Berikan respons dalam bahasa yang digunakan pengguna."
        }
        
        messages = [system_prompt] + messages_for_api
        
        if len(messages) > 100:
            messages[:] = messages[-100:] 

        chat_completion = client.chat.completions.create(
            messages=messages,
            model="llama3-70b-8192", 
            max_tokens=5000,        
            temperature=0.7,        
            top_p=0.9,              
            stream=False            
        )
        
        assistant_response = chat_completion.choices[0].message.content.strip()
        
        if not assistant_response:
            assistant_response = "Maaf, saya tidak dapat memahami permintaan Anda. Bisakah Anda menjelaskan lebih lanjut?"
        
        logger.info(f"Input: {user_input} | Respons: {assistant_response}")
        return assistant_response
    
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error Groq API: {str(e)}")
        return f"Maaf, terjadi masalah dengan API: {str(e)}. Silakan coba lagi nanti."

def chatbot_interface(user_input: str, history: list) -> tuple:
    """
    Fungsi ini dipanggil oleh Gradio setiap kali pengguna mengirim pesan.
    
    Args:
        user_input (str): Pesan yang dimasukkan pengguna.
        history (list): Riwayat percakapan yang dikelola oleh Gradio.

    Returns:
        tuple: (string kosong untuk mengosongkan input textbox, riwayat percakapan yang diperbarui).
    """
    if not user_input.strip():
        logger.warning("Input kosong diterima dari pengguna.")
        return "", history
    
    response = generate_response_groq(user_input, history)
    
    history.append((user_input, response))
    
    return "", history

# Setup antarmuka Gradio
with gr.Blocks(css="""
    .chatbot {height: 500px; overflow-y: auto;}
    .title {font-size: 28px; font-weight: bold; text-align: center; color: #2C3E50; margin-bottom: 10px; font-family: 'Arial', sans-serif;}
    .subtitle {font-size: 16px; text-align: center; color: #7F8C8D; margin-bottom: 20px;}
    .button {background-color: #2980B9; color: white; border-radius: 8px; padding: 10px 20px; font-size: 16px; cursor: pointer; transition: background-color 0.3s ease;}
    .button:hover {background-color: #3498DB;} /* Efek hover untuk tombol */
    .input-box {border-radius: 8px; border: 2px solid #BDC3C7; padding: 10px;}
""") as demo:
    gr.Markdown('<div class="title">Asisten AI Profesional</div>')
    gr.Markdown('<div class="subtitle">Ajukan pertanyaan atau mulai percakapan dalam bahasa Indonesia atau Inggris!</div>')
    
    chatbot = gr.Chatbot(label="Percakapan", elem_classes="chatbot", show_copy_button=True)
    
    user_input = gr.Textbox(
        label="Pesan Anda",
        placeholder="Contoh: 'Selamat pagi' atau 'Apa kabar?'",
        elem_classes="input-box"
    )
    
    submit_button = gr.Button("Kirim", elem_classes="button")
    
    submit_button.click(
        fn=chatbot_interface,
        inputs=[user_input, chatbot],
        outputs=[user_input, chatbot]
    )

    user_input.submit(
        fn=chatbot_interface,
        inputs=[user_input, chatbot],
        outputs=[user_input, chatbot]
    )

# Luncurkan aplikasi Gradio
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()