Update app.py

app.py

@@ -1,19 +1,16 @@
 import streamlit as st
-import openai
 import os
 import time
 import base64
 import random
 from dotenv import load_dotenv
 from google.cloud import texttospeech
-from google.auth import default
 import PyPDF2
 from fpdf import FPDF
 import tempfile
 
 # Cargar variables de entorno desde el archivo .env
 load_dotenv()
-openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "botidinamix-g.json"
 
 # Configuración de Streamlit
@@ -129,29 +126,33 @@ st.markdown("Bienvenido al Asistente Teológico, donde puedes preguntar sobre in
 st.sidebar.title("Navegación")
 page = st.sidebar.selectbox("Selecciona una página", ["Página Principal", "Chat Asistente", "Generador de Frases Bíblicas", "Recibir Reflexión", "La conexión", "Diario Reflexivo"])
 
-# Función para generar texto con OpenAI GPT-4
-def generar_texto_openai(prompt):
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-4",
-        messages=[{"role": "system", "content": "Eres un asistente teológico."}, {"role": "user", "content": prompt}],
-        max_tokens=1000
-    )
-    return response.choices[0].message['content'].strip()
-
-# Función para generar reflexión usando OpenAI
+# Función para generar texto con Groq
+def generar_texto_groq(prompt):
+    # Lógica para generar texto usando Groq
+    try:
+        # Aquí debes incluir la lógica para hacer la solicitud a Groq y obtener la respuesta.
+        response = "Texto de ejemplo generado por Groq"  # Reemplazar con la lógica real de Groq
+        return response
+    except Exception as e:
+        return f"Error en la generación de texto: {e}"
+
+# Función para generar reflexión usando Groq
 def generar_reflexion(keyword):
     prompt = f"Genera una reflexión inspiradora sobre {keyword} en el contexto de la espiritualidad y la Biblia."
-    respuesta = generar_texto_openai(prompt)
+    respuesta = generar_texto_groq(prompt)
     return respuesta
 
 # Función para convertir texto a voz
 def text_to_speech_base64(text):
-    client = texttospeech.TextToSpeechClient()
-    input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=text)
-    voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL)
-    audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)
-    response = client.synthesize_speech(input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config)
-    return base64.b64encode(response.audio_content).decode("utf-8")
+    try:
+        client = texttospeech.TextToSpeechClient()
+        input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=text)
+        voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL)
+        audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)
+        response = client.synthesize_speech(input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config)
+        return base64.b64encode(response.audio_content).decode("utf-8")
+    except Exception as e:
+        return f"Error en la conversión de texto a voz: {e}"
 
 # Función para obtener una imagen aleatoria de la carpeta "imágenes"
 def obtener_imagen_aleatoria():
@@ -179,10 +180,13 @@ def obtener_audio_aleatorio():
 # Función para extraer texto de un PDF
 def extraer_texto_pdf(pdf_path):
     text = ""
-    with open(pdf_path, "rb") as file:
-        reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
-        for page_num in range(reader.numPages):
-            text += reader.getPage(page_num).extract_text()
+    try:
+        with open(pdf_path, "rb") as file:
+            reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
+            for page_num in range(reader.numPages):
+                text += reader.getPage(page_num).extract_text()
+    except Exception as e:
+        text = f"Error al extraer texto del PDF: {e}"
     return text
 
 # Función "La conexión" para generar oraciones del PDF
@@ -190,7 +194,7 @@ def generar_oracion_desde_pdf():
     pdf_path = "diario-de-oraciones.pdf"  # Ruta al PDF
     texto_pdf = extraer_texto_pdf(pdf_path)
     prompt = f"Genera una oración inspiradora basada en el siguiente texto: {texto_pdf[:2000]}"  # Limitar a los primeros 2000 caracteres
-    respuesta = generar_texto_openai(prompt)
+    respuesta = generar_texto_groq(prompt)
     return respuesta
 
 # Función para generar y descargar un PDF con la entrada del diario
@@ -277,12 +281,13 @@ elif page == "Chat Asistente":
                         
                     # Convertir texto a voz
                     audio_base64 = text_to_speech_base64(respuesta)
-                    audio_html = f"""
-                        <audio autoplay>
-                            <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
-                        </audio>
-                    """
-                    st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
+                    if "Error" not in audio_base64:
+                        audio_html = f"""
+                            <audio autoplay>
+                                <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
+                            </audio>
+                        """
+                        st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
 
                     # Mostrar imagen aleatoria
                     imagen_path = obtener_imagen_aleatoria()
@@ -309,16 +314,17 @@ elif page == "Generador de Frases Bíblicas":
         try:
             reflexion = generar_reflexion(keyword)
             audio_base64 = text_to_speech_base64(reflexion)
-            imagen_path = obtener_imagen_aleatoria()
-            if imagen_path:
-                st.image(imagen_path)
-            st.markdown(reflexion)
-            audio_html = f"""
-                <audio autoplay>
-                    <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
-                </audio>
-            """
-            st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
+            if "Error" not in audio_base64:
+                imagen_path = obtener_imagen_aleatoria()
+                if imagen_path:
+                    st.image(imagen_path)
+                st.markdown(reflexion)
+                audio_html = f"""
+                    <audio autoplay>
+                        <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
+                    </audio>
+                """
+                st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
         except Exception as e:
             st.error(f"Error al generar la imagen y reflexión: {e}")
 
@@ -351,12 +357,13 @@ elif page == "La conexión":
         oracion = generar_oracion_desde_pdf()
         st.markdown(oracion)
         audio_base64 = text_to_speech_base64(oracion)
-        audio_html = f"""
-            <audio autoplay>
-                <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
-            </audio>
-        """
-        st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
+        if "Error" not in audio_base64:
+            audio_html = f"""
+                <audio autoplay>
+                    <source src="data:audio/mp3;base64,{audio_base64}" type="audio/mp3">
+                </audio>
+            """
+            st.markdown(audio_html, unsafe_allow_html=True)
 
 elif page == "Diario Reflexivo":
     st.subheader("📔 Diario Reflexivo")
@@ -378,3 +385,4 @@ elif page == "Diario Reflexivo":
                 file_name="diario_reflexivo.pdf",
                 mime="application/pdf"
             )
+