Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
+import os
 import streamlit as st
 import json
-import requests
 from streamlit_option_menu import option_menu
 from gemini_utility import (load_gemini_pro, gemini_pro_vision_responce)
 from PIL import Image
@@ -9,30 +9,18 @@ from PIL import Image
 st.set_page_config(
     page_title="GnosticDev AI",
     page_icon="🤖",
-    layout="wide",  # Asegúrate de que el layout sea 'wide'
+    layout="centered",
     initial_sidebar_state="expanded",
 )
 
-# Menú de opciones en el lateral izquierdo
-selected = option_menu(
-    menu_title="Menú",
-    options=["System Prompt", "Chatbot", "Image Captioning"],
-    icons=["gear", "chat", "camera"],
-    default_index=0,
-    orientation="vertical"  # Asegúrate de que esté en vertical
-)
-
-# Inicializar el estado de la sesión
-if 'cookie_chat_history' not in st.session_state:
-    st.session_state.cookie_chat_history = json.dumps([])
-
-if 'cookie_urls' not in st.session_state:
-    st.session_state.cookie_urls = []
-
-if 'system_prompt' not in st.session_state:
-    st.session_state.system_prompt = ""
+# Función para traducir el rol a un formato que Streamlit entienda
+def translate_role_to_streamlit(user_role):
+    if user_role == "model":
+        return "assistant"
+    else:
+        return user_role
 
-# Función para guardar el historial en cookies
+# Función para guardar el historial en el estado de la sesión
 def save_chat_history(history):
     serializable_history = []
     for message in history:
@@ -40,13 +28,13 @@ def save_chat_history(history):
             "role": message.role,
             "text": message.parts[0].text
         })
-    st.session_state.cookie_chat_history = json.dumps(serializable_history)
+    st.session_state.chat_history = serializable_history
 
-# Función para cargar el historial desde cookies
+# Función para cargar el historial desde el estado de la sesión
 def load_chat_history():
-    if 'cookie_chat_history' in st.session_state:
+    if 'chat_history' in st.session_state:
         try:
-            history = json.loads(st.session_state.cookie_chat_history)
+            history = st.session_state.chat_history
             model = load_gemini_pro()
             chat = model.start_chat(history=[])
             if st.session_state.system_prompt:
@@ -59,57 +47,29 @@ def load_chat_history():
             st.error(f"Error cargando el historial: {e}")
     return None
 
-# Función para descargar el historial del chat
-def download_chat_history(history):
-    chat_text = ""
-    for message in history:
-        chat_text += f"{message.role}: {message.parts[0].text}\n"
-    return chat_text
+# Inicializar estados
+if "system_prompt" not in st.session_state:
+    st.session_state.system_prompt = ""
 
-# Función para obtener contenido de URLs
-def fetch_url_content(url):
-    try:
-        response = requests.get(url)
-        response.raise_for_status()  # Lanza un error si la respuesta es un código de error
-        return response.text  # Devuelve el contenido de la página
-    except requests.RequestException as e:
-        st.error(f"Error al acceder a {url}: {e}")
-        return None
+if "chat_history" not in st.session_state:
+    st.session_state.chat_history = []
 
-if selected == "System Prompt":
-    st.title("Configuración del System Prompt")
-    
-    new_system_prompt = st.text_area(
-        "Ingresa las instrucciones para el AI (System Prompt)",
-        value=st.session_state.system_prompt,
-        height=300,
-        help="Escribe aquí las instrucciones que definirán el comportamiento del AI"
+with st.sidebar:
+    selected = option_menu(
+        "GD AI",
+        ["Chatbot", "Image Captioning"],  # Eliminamos "System Prompt"
+        menu_icon="robot",
+        icons=['chat-dots-fill', 'image-fill'],
+        default_index=0
     )
     
-    # Campo para ingresar URLs
-    urls_input = st.text_area(
-        "Ingresa URLs de información y documentos (separadas por comas)",
-        value=", ".join(st.session_state.cookie_urls),
-        height=100,
-        help="Escribe aquí las URLs que el AI puede usar como referencia, separadas por comas."
-    )
-    
-    if st.button("Guardar System Prompt y URLs"):
-        st.session_state.system_prompt = new_system_prompt
-        st.session_state.cookie_urls = [url.strip() for url in urls_input.split(",") if url.strip()]  # Guardar las URLs en una lista
-        if "chat_session" in st.session_state:
-            del st.session_state.chat_session
-        st.success("System Prompt y URLs actualizados con éxito!")
-        
-    if st.session_state.system_prompt:
-        st.markdown("### System Prompt Actual:")
-        st.info(st.session_state.system_prompt)
-    
-    if st.session_state.cookie_urls:
-        st.markdown("### URLs Guardadas:")
-        st.info(", ".join(st.session_state.cookie_urls))
+    # Botón para borrar historial
+    if st.button("Borrar Historial"):
+        st.session_state.chat_history = []
+        st.session_state.chat_session = None
+        st.success("Historial borrado!")
 
-elif selected == "Chatbot":
+if selected == "Chatbot":
     model = load_gemini_pro()
     
     # Inicializar o cargar sesión de chat
@@ -137,24 +97,6 @@ elif selected == "Chatbot":
     user_prompt = st.chat_input("Preguntame algo...")
     if user_prompt:
         st.chat_message("user").markdown(user_prompt)
-        
-        # Obtener las URLs guardadas
-        urls = st.session_state.get('cookie_urls', [])
-        fetched_contents = []
-
-        if urls:
-            # Lógica para consultar las URLs y obtener información
-            for url in urls:
-                content = fetch_url_content(url)
-                if content:
-                    fetched_contents.append(content)
-
-            # Aquí puedes procesar el contenido obtenido de las URLs
-            # Por ejemplo, podrías resumirlo o extraer información relevante
-            combined_content = "\n\n".join(fetched_contents)
-            user_prompt += f"\n\nInformación adicional de URLs:\n{combined_content}"
-
-        # Enviar el mensaje del usuario al modelo
         gemini_response = st.session_state.chat_session.send_message(user_prompt)
         with st.chat_message("assistant"):
             st.markdown(gemini_response.text)
@@ -164,7 +106,7 @@ elif selected == "Chatbot":
 
     # Opción para descargar el historial del chat
     if st.button("Descargar Historial del Chat"):
-        chat_history = download_chat_history(st.session_state.chat_session.history)
+        chat_history = "\n".join([f"{msg['role']}: {msg['text']}" for msg in st.session_state.chat_history])
         st.download_button(
             label="Descargar",
             data=chat_history,