Update app.py

app.py

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 import os
-import openai
+import groq
 from google.cloud import texttospeech_v1 as texttospeech
 import streamlit as st
-import speech_recognition as sr
 from dotenv import load_dotenv
+import speech_recognition as sr
 
 # Configurar la página de Streamlit
 st.set_page_config(page_title="Galatea Asistente - OMARDENT", layout="wide")
 
 # Cargar las claves API desde el archivo .env
 load_dotenv()
-openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+groq_api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
 os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "botidinamix-g.json"
 
-# Verificar que las claves API están configuradas
-if not openai_api_key:
-    st.error("No API key provided for OpenAI. Please set your API key in the .env file.")
+# Verificar que la clave API de Groq está configurada
+if not groq_api_key:
+    st.error("No API key provided for Groq. Please set your API key in the .env file.")
 else:
-    openai.api_key = openai_api_key
+    # Inicializar el cliente de Groq
+    client_groq = groq.Groq(api_key=groq_api_key)
 
-# Función para obtener respuesta de OpenAI y generar audio con Google TTS
-def obtener_respuesta(pregunta, contexto="", modelo="gpt-3.5-turbo", temperatura=0.5):
+# Función para obtener respuesta de Groq y generar audio con Google TTS
+def obtener_respuesta_groq(pregunta, contexto="", modelo="llama3-8b-8192", temperatura=0.5):
     if not pregunta:
         st.error("La pregunta no puede estar vacía.")
         return "Lo siento, la pregunta no puede estar vacía."
 
     try:
         with st.spinner('Evaluando su respuesta...'):
-            response = openai.ChatCompletion.create(
-                model=modelo,
+            # Hacer la llamada a la API de Groq
+            response = client_groq.chat.completions.create(
                 messages=[
                     {"role": "system", "content": contexto},
                     {"role": "user", "content": pregunta}
                 ],
-                temperature=temperatura
+                model=modelo
             )
         respuesta = response.choices[0].message['content'].strip()
 
-        # Configura la solicitud de síntesis de voz
+        # Configurar la solicitud de síntesis de voz (Google TTS)
         client = texttospeech.TextToSpeechClient()
         input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=respuesta)
         voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(
@@ -47,19 +48,15 @@ def obtener_respuesta(pregunta, contexto="", modelo="gpt-3.5-turbo", temperatura
             audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3
         )
 
-        # Realiza la solicitud de síntesis de voz
+        # Realizar la solicitud de síntesis de voz
         response = client.synthesize_speech(
             input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config
         )
 
-        # Reproduce el audio en Streamlit
+        # Reproducir el audio en Streamlit
         st.audio(response.audio_content, format="audio/mp3")
         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."
-
     except Exception as e:
         st.error(f"Error al generar la respuesta y el audio: {e}")
         return "Lo siento, ocurrió un error al procesar tu solicitud."
@@ -96,14 +93,14 @@ def mostrar_galatea_asistente():
         except sr.RequestError:
             st.error("Error al solicitar el servicio de reconocimiento de voz")
 
-    # Enviar la pregunta y obtener la respuesta
+    # Enviar la pregunta y obtener la respuesta usando Groq
     if st.button("Enviar Pregunta"):
         if pregunta_usuario:
             # Guardar la pregunta en el historial
             st.session_state['mensajes_chat'].append({"role": "user", "content": pregunta_usuario})
 
-            # Obtener respuesta de OpenAI
-            respuesta = obtener_respuesta(pregunta_usuario)
+            # Obtener respuesta de Groq
+            respuesta = obtener_respuesta_groq(pregunta_usuario)
 
             # Guardar la respuesta en el historial
             st.session_state['mensajes_chat'].append({"role": "assistant", "content": respuesta})