import gradio as gr
from transformers import pipeline, Conversation

# Modelo de Hugging Face para conversación
model_name = "microsoft/DialoGPT-large"
conversation_model = pipeline("conversational", model=model_name)

# Historial de la conversación, se mantendrá dentro del contexto de la aplicación
conversation = Conversation()

# Función para procesar la entrada del usuario y generar la respuesta
def chatbot_response(user_input):
    # Agregar la respuesta del usuario al historial de la conversación
    conversation.add_user_input(user_input)
    
    # Generar la respuesta del bot
    bot_response = conversation_model(user_input, conversation=conversation)["generated_text"]
    
    # Agregar la respuesta del bot al historial de la conversación
    conversation.add_system_output(bot_response)
    
    # Retornar la respuesta del bot para mostrarla en la interfaz
    return bot_response

# Ejecución de la aplicación
if __name__ == "__main__":
    # Interfaz de Gradio para la aplicación web
    iface = gr.Interface(
        fn=chatbot_response,
        inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu mensaje aquí..."),
        outputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Respuesta del bot..."),
        title="Entrevista de Programación - ChatBot",
        theme="compact",
        live=True
    )

    # Lanzar la interfaz de Gradio
    iface.launch()