app.py

import os
import streamlit as st
import json
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from streamlit_option_menu import option_menu
from gemini_utility import (load_gemini_pro, gemini_pro_vision_responce)
from PIL import Image

# Ruta para guardar el System Prompt
SYSTEM_PROMPT_FILE = "system_prompt.json"

# Función para cargar el System Prompt desde el archivo
def load_system_prompt():
    if os.path.exists(SYSTEM_PROMPT_FILE):
        with open(SYSTEM_PROMPT_FILE, 'r') as f:
            return json.load(f).get("system_prompt", "")
    return ""

# Función para guardar el System Prompt en el archivo
def save_system_prompt(system_prompt):
    with open(SYSTEM_PROMPT_FILE, 'w') as f:
        json.dump({"system_prompt": system_prompt}, f)

# Setting the page config
st.set_page_config(
    page_title="GnosticDev AI",
    page_icon="🤖",
    layout="centered",
    initial_sidebar_state="expanded",
)

# Cargar el System Prompt guardado
if "system_prompt" not in st.session_state:
    st.session_state.system_prompt = load_system_prompt()

# Función para guardar el historial en cookies
def save_chat_history(history):
    serializable_history = []
    for message in history:
        serializable_history.append({
            "role": message.role,
            "text": message.parts[0].text
        })
    st.session_state.cookie_chat_history = json.dumps(serializable_history)

# Función para cargar el historial desde cookies
def load_chat_history():
    if 'cookie_chat_history' in st.session_state:
        try:
            history = json.loads(st.session_state.cookie_chat_history)
            model = load_gemini_pro()
            chat = model.start_chat(history=[])
            # NO enviar el system_prompt al inicio aquí
            for message in history:
                if message["role"] != "model":
                    chat.send_message(message["text"])
            return chat
        except Exception as e:
            st.error(f"Error cargando el historial: {e}")
    return None

with st.sidebar:
    selected = option_menu(
        "GD AI",
        ["System Prompt", "Chatbot", "Image Captioning"],
        menu_icon="robot",
        icons=['gear', 'chat-dots-fill', 'image-fill'],
        default_index=0
    )

    if st.button("Borrar Historial"):
        if 'cookie_chat_history' in st.session_state:
            del st.session_state.cookie_chat_history
        if 'chat_session' in st.session_state:
            del st.session_state.chat_session
        st.success("Historial borrado!")

def translate_role_to_streamlit(user_role):
    if user_role == "model":
        return "assistant"
    else:
        return user_role

def extract_urls(text):
    url_pattern = r"(https?://\S+)"
    urls = re.findall(url_pattern, text)
    return urls

def fetch_url_content(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)  # Agregar timeout para evitar bloqueos
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"Error al acceder a la URL '{url}': {e}"

def process_url_content(content):
    try:
        soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
        # Extrae solo el texto del cuerpo principal, ignorando etiquetas de scripts y estilos
        text = soup.get_text(" ", strip=True)
        return text
    except Exception as e:
        return f"Error al procesar el contenido HTML: {e}"

def process_urls_in_prompt(prompt):
    urls = extract_urls(prompt)
    new_prompt = prompt
    for url in urls:
        content = fetch_url_content(url)
        if content.startswith("Error"):  # Gestion de errores al obtener el contenido de la URL
            new_prompt = new_prompt.replace(url, content)
        else:
            processed_content = process_url_content(content)
            new_prompt = new_prompt.replace(url, processed_content)
    return new_prompt

if selected == "System Prompt":
    st.title("Configuración del System Prompt")
    new_system_prompt = st.text_area(
        "Ingresa las instrucciones para el AI (System Prompt), incluyendo URLs",
        value=st.session_state.system_prompt,
        height=300,
        help="Escribe aquí las instrucciones que definirán el comportamiento del AI. Puedes incluir URLs."
    )

    if st.button("Guardar System Prompt"):
        processed_prompt = process_urls_in_prompt(new_system_prompt)
        st.session_state.system_prompt = processed_prompt
        save_system_prompt(processed_prompt)  # Guardar en archivo JSON
        if "chat_session" in st.session_state:
            del st.session_state.chat_session
        st.success("System Prompt actualizado con éxito!")

    if st.session_state.system_prompt:
        st.markdown("### System Prompt Actual:")
        st.info(st.session_state.system_prompt)

elif selected == "Chatbot":
    model = load_gemini_pro()
    if "chat_session" not in st.session_state:
        loaded_chat = load_chat_history()
        if loaded_chat:
            st.session_state.chat_session = loaded_chat
        else:
            # Iniciar el chat con un saludo o mensaje de bienvenida simple
            st.session_state.chat_session = model.start_chat(history=[])
            st.chat_message("assistant").markdown("¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?")
            # Solo se configura el behavior con el System Prompt, pero no se muestra en el inicio

    st.title("Gnosticdev Chatbot")
    user_prompt = st.chat_input("Preguntame algo...")
    if user_prompt:
        processed_user_prompt = process_urls_in_prompt(user_prompt)
        st.chat_message("user").markdown(processed_user_prompt)
        gemini_response = st.session_state.chat_session.send_message(processed_user_prompt)
        with st.chat_message("assistant"):
            st.markdown(gemini_response.text)
        save_chat_history(st.session_state.chat_session.history)

elif selected == "Image Captioning":
    st.title("Image Caption Generation📸")
    upload_image = st.file_uploader("Upload an image...", type=["jpg", "jpeg", "png"])
    if upload_image and st.button("Generate"):
        image = Image.open(upload_image)
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            st.image(image, caption="Uploaded Image", use_column_width=True)
        default_prompt = "Write a caption for this image"
        caption = gemini_pro_vision_responce(default_prompt, image)
        with col2:
            st.info(caption)