Update app.py

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@@ -12,7 +12,7 @@ import re
 
 st.set_page_config(
     page_title="Asistente de Bienestar Digestivo",
-    page_icon="🍎", # Ícono cambiado para reflejar el tema de alimentos
+    page_icon="🍎", # El ícono para la pestaña del navegador
     layout="wide"
 )
 
@@ -46,7 +46,6 @@ def get_gemini_model():
     """Carga el modelo generativo de Gemini."""
     logger.info("🔄 Cargando modelo Gemini (gemini-1.5-flash)...")
     try:
-        # Usamos un modelo más reciente y potente para tareas de extracción y análisis
         return genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
     except Exception as e:
         st.error(f"❌ No se pudo cargar el modelo Gemini: {e}")
@@ -117,8 +116,13 @@ def extract_entities_with_gemini(query):
     """
     try:
         response = model.generate_content(system_prompt)
-        # Limpiar y parsear la respuesta JSON
-        json_text = re.search(r'\{.*\}', response.text, re.DOTALL).group(0)
+        # Limpiar y parsear la respuesta JSON del texto que puede venir con Markdown
+        json_text_match = re.search(r'```json\s*(\{.*?\})\s*```', response.text, re.DOTALL)
+        if json_text_match:
+            json_text = json_text_match.group(1)
+        else: # Si no encuentra el formato Markdown, busca un JSON simple
+            json_text = re.search(r'\{.*\}', response.text, re.DOTALL).group(0)
+            
         return json.loads(json_text)
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error extrayendo entidades con Gemini: {e}")
@@ -141,7 +145,7 @@ def find_best_matches(entities, data):
     scores = {}
     for index, entry in enumerate(data):
         score = 0
-        entry_compound = entry.get("Compuesto / Alimento Intolerante", "").split('(')[0].strip()
+        entry_compound = entry.get("Compuesto / Alimento Intolerante", "").split('(')[0].strip().lower()
         entry_symptoms = entry.get("Posibles Síntomas (Presentación Clínica Representativa)", "").lower()
         
         # Puntuar por coincidencia de compuesto
@@ -180,7 +184,7 @@ def generate_detailed_analysis(query, match):
     - **Recomendaciones Generales:** {match.get("Recomendaciones Médicas / Exámenes Confirmatorios")}
 
     **Tu Tarea:**
-    Redacta una respuesta completa para el usuario. La respuesta debe estar estructurada en las siguientes secciones (usa los títulos en negrita):
+    Redacta una respuesta completa para el usuario. La respuesta debe estar estructurada en las siguientes secciones (usa los títulos en negrita y formato Markdown):
 
     1.  **Posible Causa:** Comienza resumiendo por qué sus síntomas podrían estar relacionados con este compuesto, vinculando directamente su caso con la información proporcionada.
     2.  **¿Qué podría estar pasando en tu cuerpo?:** Explica el "Mecanismo Fisiológico" en términos sencillos que cualquiera pueda entender.
@@ -198,11 +202,8 @@ def generate_detailed_analysis(query, match):
         return "No se pudo generar el análisis detallado. Por favor, inténtalo de nuevo."
 
 # --- INTERFAZ DE USUARIO (UI) ---
-col_img, col_text = st.columns([1, 6])
-with col_img: st.image("🍎", width=100) # Ícono actualizado
-with col_text:
-    st.title("Asistente de Bienestar Digestivo")
-    st.markdown("Explora la posible relación entre lo que comes y cómo te sientes.")
+st.title("🍎 Asistente de Bienestar Digestivo")
+st.markdown("Explora la posible relación entre lo que comes y cómo te sientes.")
 
 # Manejo de estado
 if 'search_results' not in st.session_state: st.session_state.search_results = None
@@ -223,12 +224,12 @@ if submitted:
         st.error("La base de datos de alimentos no está disponible. No se puede continuar.")
     else:
         st.session_state.user_query = query
-        with st.spinner("Interpretando tu caso con IA..."):
+        with st.spinner("🧠 Interpretando tu caso con IA..."):
             entities = extract_entities_with_gemini(query)
         
-        if entities:
+        if entities and (entities.get("alimentos") or entities.get("sintomas")):
             st.info(f"IA identificó - Alimentos: {', '.join(entities.get('alimentos',[])) or 'Ninguno'}, Síntomas: {', '.join(entities.get('sintomas',[])) or 'Ninguno'}")
-            with st.spinner("Buscando posibles causas en la base de conocimiento..."):
+            with st.spinner("🔬 Buscando posibles causas en la base de conocimiento..."):
                 results = find_best_matches(entities, alimentos_data)
                 st.session_state.search_results = results
         else:
@@ -249,7 +250,7 @@ if st.session_state.search_results is not None:
         best_match = results[0]
         
         with st.expander(f"**Principal Coincidencia: {best_match.get('Compuesto / Alimento Intolerante')}**", expanded=True):
-            with st.spinner("Generando un análisis detallado con IA..."):
+            with st.spinner("✍️ Generando un análisis detallado con IA..."):
                 detailed_analysis = generate_detailed_analysis(st.session_state.user_query, best_match)
                 st.markdown(detailed_analysis)