Update app.py

app.py

@@ -8,7 +8,8 @@ from google.cloud import texttospeech
 import PyPDF2
 from fpdf import FPDF
 import tempfile
-import requests  # Asegúrate de tener instalada la librería requests
+import requests
+from groq import Groq  # Asegúrate de tener instalada la librería groq
 
 # Cargar variables de entorno desde el archivo .env
 load_dotenv()
@@ -128,29 +129,39 @@ 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 Groq
-def generar_texto_groq(prompt):
+# Función para obtener respuesta de Groq
+def obtener_respuesta(pregunta, contexto="", modelo="llama3-8b-8192", temperatura=0.5):
+    """Obtiene una respuesta de Groq basada en el contexto y la pregunta proporcionados."""
+    if not pregunta:
+        st.error("La pregunta no puede estar vacía.")
+        return "Lo siento, la pregunta no puede estar vacía."
+
     try:
-        headers = {
-            "Authorization": f"Bearer {groq_api_key}",
-            "Content-Type": "application/json"
-        }
-        data = {
-            "prompt": prompt,
-            "max_tokens": 1000,
-            "model": "groq_model"  # Asegúrate de usar el modelo correcto de Groq
-        }
-        response = requests.post("https://api.groq.com/v1/completions", headers=headers, json=data)
-        response.raise_for_status()
-        result = response.json()
-        return result['choices'][0]['text'].strip()
-    except requests.exceptions.RequestException as e:
-        return f"Error en la generación de texto: {e}"
+        client = Groq(api_key=groq_api_key)
+        with st.spinner('Evaluando su respuesta...'):
+            response = client.chat.completions.create(
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": contexto},
+                    {"role": "user", "content": pregunta}
+                ],
+                model=modelo,
+                temperature=temperatura,
+                max_tokens=1024,
+                top_p=1,
+                stop=None,
+                stream=False,
+            )
+        respuesta = response.choices[0].message.content.strip()
+        return respuesta
+
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error al comunicarse con Groq: {e}")
+        return "Lo siento, no puedo procesar tu solicitud en este momento."
 
 # 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_groq(prompt)
+    respuesta = obtener_respuesta(prompt)
     return respuesta
 
 # Función para convertir texto a voz
@@ -205,7 +216,7 @@ 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_groq(prompt)
+    respuesta = obtener_respuesta(prompt)
     return respuesta
 
 # Función para generar y descargar un PDF con la entrada del diario