Update app.py

app.py

@@ -18,119 +18,11 @@ openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "path/to/your/google-cloud-credentials.json"
 
 # Inicialización de Vertex AI
-vertexai.init(project="gen-lang-client-0608257787", location="us-west1")  # Reemplaza "your-project-id" y "your-location"
+vertexai.init(project="gen-lang-client-0608257787", location="us-central1")  # Reemplaza "your-project-id" y "us-central1"
 
 # Inicialización del modelo Gemini usando Vertex AI
 model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-vision")
 
-# Clases para la gestión de pedidos
-class PedidoAgent:
-    def __init__(self, menu_csv_path):
-        self.menu_csv_path = menu_csv_path
-        self.menu_data = self.load_menu()
-    
-    def load_menu(self):
-        try:
-            df_menu = pd.read_csv(self.menu_csv_path)
-            productos = df_menu["Producto"].tolist()
-            precios = df_menu["Precio"].tolist()
-            return {"productos": productos, "precios": precios}
-        except Exception as e:
-            st.error(f"Error al cargar el menú: {e}")
-            return None
-
-    def realizar_pedido(self, state):
-        if not self.menu_data:
-            st.warning("No se pudo cargar el menú.")
-            return
-
-        productos = self.menu_data["productos"]
-        precios = self.menu_data["precios"]
-
-        # Interfaz de usuario para seleccionar productos y cantidades
-        with st.form("pedido_form"):
-            producto_seleccionado = st.selectbox("Producto:", productos)
-            cantidad = st.number_input("Cantidad:", min_value=1, value=1)
-            submitted = st.form_submit_button("Agregar al pedido")
-
-            if submitted:
-                precio = precios[productos.index(producto_seleccionado)]
-                state.pedidos.append(
-                    {"Producto": producto_seleccionado, "Cantidad": cantidad, "Precio": precio}
-                )
-                st.success("Pedido agregado correctamente")
-
-        # Mostrar el pedido actual
-        st.subheader("Pedido actual:")
-        if state.pedidos:
-            df_pedidos = pd.DataFrame(state.pedidos)
-            st.table(df_pedidos)
-
-class CalculoPedidoAgent:
-    def calcular_total(self, state):
-        st.subheader("Resumen del Pedido")
-        if state.pedidos:
-            df_pedidos = pd.DataFrame(state.pedidos)
-            st.table(df_pedidos)
-            total = df_pedidos["Cantidad"].mul(df_pedidos["Precio"]).sum()
-            st.markdown(f"**Total: ${total:.2f}**")
-        else:
-            st.info("El pedido está vacío.")
-
-# Función para obtener respuesta de OpenAI
-def obtener_respuesta(pregunta, modelo="gpt-4", temperatura=0.5):
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model=modelo,
-        messages=[{"role": "system", "content": "You are a knowledgeable theological assistant."},
-                  {"role": "user", "content": pregunta}],
-        temperature=temperatura,
-        max_tokens=150,
-    )
-    respuesta = response['choices'][0]['message']['content']
-    return respuesta
-
-# Función para convertir texto a voz usando Google Cloud Text-to-Speech
-def text_to_speech(text):
-    client = texttospeech.TextToSpeechClient()
-    synthesis_input = 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=synthesis_input, voice=voice, audio_config=audio_config)
-    audio_path = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3").name
-    with open(audio_path, "wb") as out:
-        out.write(response.audio_content)
-    return audio_path
-
-def text_to_speech_base64(text):
-    audio_path = text_to_speech(text)
-    with open(audio_path, "rb") as audio_file:
-        audio_bytes = audio_file.read()
-    audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode("utf-8")
-    return audio_base64
-
-# Clase para procesar audio
-class AudioProcessor(AudioProcessorBase):
-    def __init__(self):
-        self.audio_bytes = b''
-
-    def recv(self, frame):
-        self.audio_bytes += frame.to_ndarray().tobytes()
-        return frame
-
-# Función para transcribir audio a texto usando Google Cloud Speech-to-Text
-def transcribir_audio(audio_bytes):
-    client = SpeechClient()
-    audio = RecognitionAudio(content=audio_bytes)
-    config = RecognitionConfig(
-        encoding=RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
-        sample_rate_hertz=16000,
-        language_code="es-ES",
-    )
-    response = client.recognize(config=config, audio=audio)
-    for result in response.results:
-        return result.alternatives[0].transcript
-    return ""
-
 # Configuración de Streamlit
 st.set_page_config(page_title="Asistente Teológico", page_icon="📖")
 
@@ -284,38 +176,8 @@ elif page == "Generador de Frases Bíblicas":
             st.error("Error al generar la imagen")
             return None
 
-    # Configuración de Streamlit
-    st.set_page_config(page_title="Generador de Frases Bíblicas", page_icon="📜")
-
-    # Estilos CSS personalizados
-    st.markdown(
-        """
-        <style>
-            body {
-                background: linear-gradient(to right, #f2f3f5, #ffcccb);
-                color: #333;
-            }
-            .stButton>button {
-                background-color: #4CAF50;
-                color: white;
-                border-radius: 10px;
-            }
-            .stTextInput>div>div>input {
-                border: 1px solid #4CAF50;
-                border-radius: 10px;
-            }
-            .stMarkdown>div>p {
-                color: #4CAF50;
-                font-weight: bold;
-            }
-        </style>
-        """,
-        unsafe_allow_html=True,
-    )
-
     # Encabezado
-    st.image("biblie.jpg")
-    st.title("📜 Generador de Frases Bíblicas")
+    st.subheader("📜 Generador de Frases Bíblicas")
     st.markdown("Escribe un versículo o una palabra y obtén una frase relacionada de personajes bíblicos y santos, junto con una imagen alusiva.")
 
     # Entrada de texto para el versículo o palabra