Update app.py

app.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import time
 from google.cloud import texttospeech
 from streamlit_webrtc import webrtc_streamer, WebRtcMode
 from Historial.historial_chat import cargar_historial, guardar_historial
-from agent_functions import leer_menu_csv, tomar_pedido_agente, procesar_orden_agente, generar_pdf_orden
+from agent_functions import leer_menu_csv, tomar_pedido_agente, procesar_orden_agente, generar_pdf_orden, obtener_respuesta
 
 # Configuración de NLTK
 nltk.download('punkt')
@@ -50,47 +50,6 @@ def preprocesar_texto(texto):
     tokens = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
     return " ".join(tokens)
 
-# Función para obtener respuesta de OpenAI usando el modelo GPT y convertir a audio
-def obtener_respuesta(pregunta, texto_preprocesado, modelo, temperatura=0.5):
-    try:
-        response = openai.ChatCompletion.create(
-            model=modelo,
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": "Actua como Ana una asesora de ventas del restaurante Sazon Burguer, tienes un tono muy amable y cordial"},
-                {"role": "user", "content": f"{pregunta}\n\nContexto: {texto_preprocesado}"}
-            ],
-            temperature=temperatura
-        )
-        respuesta = response.choices[0].message['content'].strip()
-
-        # Configura la solicitud de síntesis de voz
-        input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=respuesta)
-        voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(
-            language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.MALE,
-        )
-        audio_config = texttospeech.AudioConfig(
-            audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3
-        )
-
-        # Realiza la solicitud de síntesis de voz
-        response = client.synthesize_speech(
-            input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config
-        )
-
-        # Guarda el audio en un archivo temporal
-        audio_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp3")
-        with open(audio_path, "wb") as audio_file:
-            audio_file.write(response.audio_content)
-
-        # Reproduce el audio en Streamlit
-        st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0)
-
-        return respuesta
-
-    except openai.OpenAIError as e:
-        st.error(f"Error al comunicarse con OpenAI: {e}")
-        return "Lo siento, no puedo procesar tu solicitud en este momento."
-
 # Main App
 def main():
     # --- Diseño general ---
@@ -217,10 +176,11 @@ def main():
                     st.markdown(pregunta_usuario)
 
                 with st.spinner("Generando respuesta..."):
-                    respuesta = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                    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:
@@ -252,10 +212,11 @@ def main():
                     st.markdown(pregunta_usuario)
 
                 with st.spinner("Generando respuesta..."):
-                    respuesta = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                    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:
@@ -303,10 +264,11 @@ def main():
 
                     # Procesar la respuesta del agente
                     with st.spinner("El agente está respondiendo..."):
-                        respuesta_agente = obtener_respuesta(agente_pregunta, '', modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                        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.")