Update app.py

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@@ -120,180 +120,219 @@ def main():
 
     # --- Página principal ---
     if pagina == "Chat":
-        # --- Botones de historial ---
-        if st.button("Buscar Historial"):
-            st.session_state.mostrar_historial = True
-        if st.button("Borrar Historial"):
-            st.session_state.mensajes = []
-            st.session_state.mostrar_historial = False
-            st.success("Historial borrado correctamente")
-
-        # --- Chatbot ---
-        if 'mensajes' not in st.session_state:
-            st.session_state.mensajes = cargar_historial()
-
-        for mensaje in st.session_state.mensajes:
-            with st.chat_message(mensaje["role"]):
-                st.markdown(mensaje["content"])
-
-        # Función para manejar la entrada de audio
-        def on_audio(audio_bytes):
-            with st.spinner("Transcribiendo..."):
-                transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_bytes)
-                pregunta_usuario = transcript["text"]
-                st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
-                with st.chat_message("user"):
-                    st.markdown(pregunta_usuario)
-
-        st.subheader("🎤 Captura de voz")
-        st.info("Haz clic en el micrófono y comienza a hablar. Tu pregunta se transcribirá automáticamente.")
-        with st.container():
-            if st.button("Grabar 🎙️"):
-                st.session_state.run_webrtc = True
-            if st.session_state.get("run_webrtc", False):
-                webrtc_ctx = webrtc_streamer(
-                    key="example",
-                    mode=WebRtcMode.SENDONLY,
-                    audio_receiver_size=256,
-                    rtc_configuration={
-                        "iceServers": [{"urls": ["stun:stun.l.google.com:19302"]}]
-                    },
-                    media_stream_constraints={"audio": True},
-                    audio_processor_factory=AudioProcessor,
-                )
-
-                if webrtc_ctx.audio_receiver:
-                    audio_frames = webrtc_ctx.audio_receiver.get_frames(timeout=1)
-                    for audio_frame in audio_frames:
-                        audio_bytes = audio_frame.to_ndarray().tobytes()
-                        on_audio(audio_bytes)
-
-        st.markdown("---")
-        st.subheader("📄 Subir PDF")
-        st.info("Sube un archivo PDF y el asistente responderá en función de su contenido.")
-        archivo_pdf = st.file_uploader("Selecciona un archivo PDF", type=["pdf"])
-
-        texto_extraido = ""
-        if archivo_pdf:
-            texto_extraido = extraer_texto_pdf(archivo_pdf)
-            st.success("Texto extraído del PDF exitosamente.")
-            st.text_area("Texto extraído", value=texto_extraido, height=200)
-
-        if not texto_extraido:
-            texto_extraido = st.text_area("Texto extraído", height=200)
-
-        texto_preprocesado = preprocesar_texto(texto_extraido)
-
-        # --- Opciones de entrada de usuario ---
-        st.markdown("---")
-        pregunta_usuario = st.text_input("Escribe tu pregunta:")
-        if st.button("Enviar"):
-            if pregunta_usuario:
-                st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
-                with st.chat_message("user"):
-                    st.markdown(pregunta_usuario)
-
-                with st.spinner("Generando respuesta..."):
-                    respuesta, audio_path = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
-                    st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
-                    with st.chat_message("assistant"):
-                        st.markdown(respuesta)
-                    st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0)
-
-                guardar_historial(st.session_state.mensajes)
-            else:
-                st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
-
+        mostrar_chat()
     elif pagina == "Subir PDF":
-        st.subheader("📄 Subir PDF")
-        st.info("Sube un archivo PDF y el asistente responderá en función de su contenido.")
-        archivo_pdf = st.file_uploader("Selecciona un archivo PDF", type=["pdf"])
-
-        texto_extraido = ""
-        if archivo_pdf:
-            texto_extraido = extraer_texto_pdf(archivo_pdf)
-            st.success("Texto extraído del PDF exitosamente.")
-            st.text_area("Texto extraído", value=texto_extraido, height=200)
-
-        if not texto_extraido:
-            texto_extraido = st.text_area("Texto extraído", height=200)
-
-        texto_preprocesado = preprocesar_texto(texto_extraido)
-
-        # --- Opciones de entrada de usuario ---
-        st.markdown("---")
-        pregunta_usuario = st.text_input("Escribe tu pregunta:")
-        if st.button("Enviar"):
-            if pregunta_usuario:
-                st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
-                with st.chat_message("user"):
-                    st.markdown(pregunta_usuario)
-
-                with st.spinner("Generando respuesta..."):
-                    respuesta, audio_path = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
-                    st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
-                    with st.chat_message("assistant"):
-                        st.markdown(respuesta)
-                    st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0)
-
-                guardar_historial(st.session_state.mensajes)
-            else:
-                st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
-
+        mostrar_subir_pdf()
     elif pagina == "Agentes":
-        st.subheader("📋 Menú y Pedidos")
-        st.success("Menú cargado exitosamente. Listo para tomar pedidos.")
-        st.write(menu_df)
-
-        # Captura de pedido
-        st.markdown("Selecciona los items del menú:")
-        items_seleccionados = st.multiselect("Items", menu_df['item'].tolist())
-
-        if st.button("Tomar Pedido"):
-            if items_seleccionados:
-                pedido_usuario = ','.join(items_seleccionados)
-                confirmados = tomar_pedido_agente(pedido_usuario)
-                st.info(f"Pedido confirmado: {confirmados}")
-
-                total = procesar_orden_agente(','.join(confirmados))
-                st.success(f"Total del pedido: ${total}")
-
-                # Generar PDF de la orden
-                order_details = {item: {'price': menu_df[menu_df['item'] == item]['price'].values[0]} for item in confirmados}
-                pdf_path = generar_pdf_orden(order_details)
-                st.markdown(f"[Descargar PDF de la Orden]({pdf_path})", unsafe_allow_html=True)
-
-                # Generar mensaje automático
-                mensaje_automatico = generar_mensaje_automatico(confirmados)
-                st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "assistant", "content": mensaje_automatico, "timestamp": time.time()})
+        mostrar_agentes()
+    else:
+        mostrar_principal()
+
+def mostrar_chat():
+    # --- Botones de historial ---
+    if st.button("Buscar Historial"):
+        st.session_state.mostrar_historial = True
+    if st.button("Borrar Historial"):
+        st.session_state.mensajes = []
+        st.session_state.mostrar_historial = False
+        st.success("Historial borrado correctamente")
+
+    # --- Chatbot ---
+    if 'mensajes' not in st.session_state:
+        st.session_state.mensajes = cargar_historial()
+
+    for mensaje in st.session_state.mensajes:
+        with st.chat_message(mensaje["role"]):
+            st.markdown(mensaje["content"])
+
+    # Función para manejar la entrada de audio
+    def on_audio(audio_bytes):
+        with st.spinner("Transcribiendo..."):
+            transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio_bytes)
+            pregunta_usuario = transcript["text"]
+            st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(pregunta_usuario)
+
+    st.subheader("🎤 Captura de voz")
+    st.info("Haz clic en el micrófono y comienza a hablar. Tu pregunta se transcribirá automáticamente.")
+    with st.container():
+        if st.button("Grabar 🎙️"):
+            st.session_state.run_webrtc = True
+        if st.session_state.get("run_webrtc", False):
+            webrtc_ctx = webrtc_streamer(
+                key="example",
+                mode=WebRtcMode.SENDONLY,
+                audio_receiver_size=256,
+                rtc_configuration={
+                    "iceServers": [{"urls": ["stun:stun.l.google.com:19302"]}]
+                },
+                media_stream_constraints={"audio": True},
+                audio_processor_factory=AudioProcessor,
+            )
+
+            if webrtc_ctx.audio_receiver:
+                audio_frames = webrtc_ctx.audio_receiver.get_frames(timeout=1)
+                for audio_frame in audio_frames:
+                    audio_bytes = audio_frame.to_ndarray().tobytes()
+                    on_audio(audio_bytes)
+
+    st.markdown("---")
+    st.subheader("📄 Subir PDF")
+    st.info("Sube un archivo PDF y el asistente responderá en función de su contenido.")
+    archivo_pdf = st.file_uploader("Selecciona un archivo PDF", type=["pdf"])
+
+    texto_extraido = ""
+    if archivo_pdf:
+        texto_extraido = extraer_texto_pdf(archivo_pdf)
+        st.success("Texto extraído del PDF exitosamente.")
+        st.text_area("Texto extraído", value=texto_extraido, height=200)
+
+    if not texto_extraido:
+        texto_extraido = st.text_area("Texto extraído", height=200)
+
+    texto_preprocesado = preprocesar_texto(texto_extraido)
+
+    # --- Opciones de entrada de usuario ---
+    st.markdown("---")
+    pregunta_usuario = st.text_input("Escribe tu pregunta:")
+    if st.button("Enviar"):
+        if pregunta_usuario:
+            st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(pregunta_usuario)
+
+            with st.spinner("Generando respuesta..."):
+                respuesta, audio_path = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
+                with st.chat_message("assistant"):
+                    st.markdown(respuesta)
+                st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0, autoplay=True)
+
+                # Reproducir video automáticamente
+                st.video("https://www.canva.com/design/DAGJTK28LQ8/VJaWOIwiJcHVuEuTnVx_vA/edit?utm_content=DAGJTK28LQ8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton", start_time=0)
+
+            guardar_historial(st.session_state.mensajes)
+        else:
+            st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
+
+def mostrar_subir_pdf():
+    st.subheader("📄 Subir PDF")
+    st.info("Sube un archivo PDF y el asistente responderá en función de su contenido.")
+    archivo_pdf = st.file_uploader("Selecciona un archivo PDF", type=["pdf"])
+
+    texto_extraido = ""
+    if archivo_pdf:
+        texto_extraido = extraer_texto_pdf(archivo_pdf)
+        st.success("Texto extraído del PDF exitosamente.")
+        st.text_area("Texto extraído", value=texto_extraido, height=200)
+
+    if not texto_extraido:
+        texto_extraido = st.text_area("Texto extraído", height=200)
+
+    texto_preprocesado = preprocesar_texto(texto_extraido)
+
+    # --- Opciones de entrada de usuario ---
+    st.markdown("---")
+    pregunta_usuario = st.text_input("Escribe tu pregunta:")
+    if st.button("Enviar"):
+        if pregunta_usuario:
+            st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(pregunta_usuario)
+
+            with st.spinner("Generando respuesta..."):
+                respuesta, audio_path = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
+                with st.chat_message("assistant"):
+                    st.markdown(respuesta)
+                st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0, autoplay=True)
+
+            guardar_historial(st.session_state.mensajes)
+        else:
+            st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
+
+def mostrar_agentes():
+    st.subheader("📋 Menú y Pedidos")
+    st.success("Menú cargado exitosamente. Listo para tomar pedidos.")
+    st.write(menu_df)
+
+    # Captura de pedido
+    st.markdown("Selecciona los items del menú:")
+    items_seleccionados = st.multiselect("Items", menu_df['item'].tolist())
+
+    if st.button("Tomar Pedido"):
+        if items_seleccionados:
+            pedido_usuario = ','.join(items_seleccionados)
+            confirmados = tomar_pedido_agente(pedido_usuario)
+            st.info(f"Pedido confirmado: {confirmados}")
+
+            total = procesar_orden_agente(','.join(confirmados))
+            st.success(f"Total del pedido: ${total}")
+
+            # Generar PDF de la orden
+            order_details = {item: {'price': menu_df[menu_df['item'] == item]['price'].values[0]} for item in confirmados}
+            pdf_path = generar_pdf_orden(order_details)
+            st.markdown(f"[Descargar PDF de la Orden]({pdf_path})", unsafe_allow_html=True)
+
+            # Generar mensaje automático
+            mensaje_automatico = generar_mensaje_automatico(confirmados)
+            st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "assistant", "content": mensaje_automatico, "timestamp": time.time()})
+            with st.chat_message("assistant"):
+                st.markdown(mensaje_automatico)
+
+    # --- Chat para Agentes ---
+    st.subheader("Chat con Agentes")
+    if 'mensajes_agente' not in st.session_state:
+        st.session_state.mensajes_agente = []
+
+    for mensaje in st.session_state.mensajes_agente:
+        with st.chat_message(mensaje["role"]):
+            st.markdown(mensaje["content"])
+
+    agente_pregunta = st.text_input("Escribe tu pregunta para el agente:")
+    if st.button("Enviar al Agente"):
+        if agente_pregunta:
+            st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "user", "content": agente_pregunta, "timestamp": time.time()})
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(agente_pregunta)
+
+            # Procesar la respuesta del agente
+            with st.spinner("El agente está respondiendo..."):
+                respuesta_agente, audio_path = obtener_respuesta(agente_pregunta, '', modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "assistant", "content": respuesta_agente, "timestamp": time.time()})
+                with st.chat_message("assistant"):
+                    st.markdown(respuesta_agente)
+                st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0, autoplay=True)
+        else:
+            st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
+
+def mostrar_principal():
+    st.subheader("🗣️ Asistente Virtual con Chat y Respuestas en Voz")
+    st.video("", start_time=0)
+
+    if 'mensajes' not in st.session_state:
+        st.session_state.mensajes = []
+
+    for mensaje in st.session_state.mensajes:
+        with st.chat_message(mensaje["role"]):
+            st.markdown(mensaje["content"])
+
+    pregunta_usuario = st.text_input("Escribe tu pregunta:")
+    if st.button("Enviar"):
+        if pregunta_usuario:
+            st.session_state.mensajes.append({"role": "user", "content": pregunta_usuario, "timestamp": time.time()})
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(pregunta_usuario)
+
+            with st.spinner("Generando respuesta..."):
+                respuesta, audio_path = obtener_respuesta(pregunta_usuario, '', modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
                 with st.chat_message("assistant"):
-                    st.markdown(mensaje_automatico)
-
-        # --- Chat para Agentes ---
-        st.subheader("Chat con Agentes")
-        if 'mensajes_agente' not in st.session_state:
-            st.session_state.mensajes_agente = []
-
-        for mensaje in st.session_state.mensajes_agente:
-            with st.chat_message(mensaje["role"]):
-                st.markdown(mensaje["content"])
-
-        agente_pregunta = st.text_input("Escribe tu pregunta para el agente:")
-        if st.button("Enviar al Agente"):
-            if agente_pregunta:
-                st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "user", "content": agente_pregunta, "timestamp": time.time()})
-                with st.chat_message("user"):
-                    st.markdown(agente_pregunta)
-
-                # Procesar la respuesta del agente
-                with st.spinner("El agente está respondiendo..."):
-                    respuesta_agente, audio_path = obtener_respuesta(agente_pregunta, '', modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
-                    st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "assistant", "content": respuesta_agente, "timestamp": time.time()})
-                    with st.chat_message("assistant"):
-                        st.markdown(respuesta_agente)
-                    st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0)
-            else:
-                st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
+                    st.markdown(respuesta)
+                st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0, autoplay=True)
+        else:
+            st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()