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import streamlit.components.v1 as components
import re
import sys
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import difflib
from urllib.parse import urlparse, unquote
from pipelines.message import send_message
from agent import pipeline, knowledge, graph, graph_data
# Configuração do caminho
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
# Substitui o caminho do gráfico pelo conteúdo do graph_data
graph = graph.replace('"../memory/graph_data.json"', f'{graph_data}')
# Variáveis globais
extracted_links = []
# Configuração inicial do histórico de chat
if "chat_history" not in st.session_state:
st.session_state.chat_history = []
# Funções utilitárias
def extract_content(text, tag):
"""Extrai conteúdo de um texto com base na tag fornecida."""
pattern = rf'<{tag}>(.*?)</{tag}>'
match = re.search(pattern, text, re.DOTALL)
return match.group(1).strip() if match else None
def fetch_webpage_content(url):
"""Obtém o conteúdo HTML de uma URL e retorna o conteúdo principal."""
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
main_content = soup.find('div', id='main')
if main_content:
body_tag = soup.find('body')
if body_tag:
body_tag.clear()
body_tag.append(main_content)
return str(soup)
return "<html><body><p>Could not find main content on the page.</p></body></html>"
except requests.RequestException as e:
return f"<html><body><p>Error fetching the webpage: {str(e)}</p></body></html>"
def extract_links(html_content):
"""Extrai todos os links (URLs) de um conteúdo HTML."""
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
return [a_tag['href'] for a_tag in soup.find_all('a', href=True)]
def url_to_suggestion(url):
"""Converte uma URL longa em uma sugestão amigável."""
path = unquote(urlparse(url).path).strip('/').split('/')
return path[-1].replace('-', ' ').replace('_', ' ').capitalize() if path else url
def display_suggestions(links):
"""Exibe sugestões para o usuário com base nos links extraídos."""
suggestions = [(link, url_to_suggestion(link)) for link in links if url_to_suggestion(link)]
st.subheader("Sugestões de Passos:")
if suggestions:
st.write("Você também pode se interessar em:")
for link, suggestion in suggestions:
st.write(f"- {suggestion}")
else:
st.write("Não há sugestões disponíveis no momento.")
def display_knowledge_tree(structure):
"""Exibe a estrutura de conhecimento na barra lateral do Streamlit."""
with st.sidebar.expander("Knowledge Structure", expanded=True):
components.html(graph, height=600, scrolling=True)
st.markdown(structure)
def navigate_page(full_url):
"""Função para navegar para uma nova página e atualizar o conteúdo."""
global extracted_links
with st.spinner("Obtendo conteúdo da página..."):
content = fetch_webpage_content(full_url)
extracted_links = extract_links(content)
st.session_state.chat_history.append({"type": "page", "content": content, "links": extracted_links})
st.subheader("Conteúdo da Página Web:")
components.html(content, height=600, scrolling=True)
display_suggestions(extracted_links)
st.subheader("URL Completa:")
st.write(full_url)
def main():
st.title("Alfred - Assistente de IA para Serviços gov.br")
st.write("Qual a sua dificuldade hoje? Estou aqui para ajudar!")
display_knowledge_tree(knowledge)
# Exibe o histórico do chat
for message in st.session_state.chat_history:
if message["type"] == "text":
st.markdown(message["content"])
elif message["type"] == "page":
st.subheader("Conteúdo da Página Web:")
components.html(message["content"], height=400, scrolling=True)
with st.form(key='user_input_form', clear_on_submit=True):
user_query = st.text_input("Digite sua mensagem aqui:")
submit_button = st.form_submit_button(label='Enviar')
if submit_button and user_query:
response_text = send_message(user_query, pipeline)
st.write("Bot:", response_text)
st.session_state.chat_history.append({"type": "text", "content": f"**Você:** {user_query}"})
# Extração do caminho da resposta do bot
path = extract_content(response_text, "path")
if path:
base_url = "https://www.gov.br/governodigital/pt-br/"
full_url = base_url + path
navigate_page(full_url)
st.session_state.chat_history.append({"type": "text", "content": f"**Bot:** {response_text}"})
if __name__ == "__main__":
main()
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