Update app.py

app.py

@@ -1,28 +1,45 @@
-import os
-import streamlit as st
+ 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
 
-# Setting the page config
+# Configuración de la página
 st.set_page_config(
     page_title="GnosticDev AI",
     page_icon="🤖",
-    layout="centered",
+    layout="wide",  # Asegúrate de que el layout sea 'wide'
     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 guardar el historial en cookies
 def save_chat_history(history):
-    # Convertir el historial a un formato serializable
     serializable_history = []
     for message in history:
         serializable_history.append({
             "role": message.role,
             "text": message.parts[0].text
         })
-    # Guardar en cookie
     st.session_state.cookie_chat_history = json.dumps(serializable_history)
 
 # Función para cargar el historial desde cookies
@@ -32,7 +49,6 @@ def load_chat_history():
             history = json.loads(st.session_state.cookie_chat_history)
             model = load_gemini_pro()
             chat = model.start_chat(history=[])
-            # Reconstruir el historial
             if st.session_state.system_prompt:
                 chat.send_message(st.session_state.system_prompt)
             for message in history:
@@ -50,32 +66,15 @@ def download_chat_history(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 = st.session_state.get('cookie_system_prompt', "")
-
-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
-    )
-    
-    # Botón para borrar historial
-    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
+# 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 selected == "System Prompt":
     st.title("Configuración del System Prompt")
@@ -87,16 +86,28 @@ if selected == "System Prompt":
         help="Escribe aquí las instrucciones que definirán el comportamiento del AI"
     )
     
-    if st.button("Guardar System Prompt"):
+    # 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_system_prompt = new_system_prompt  # Guardar en cookie
+        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 actualizado con éxito!")
+        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))
 
 elif selected == "Chatbot":
     model = load_gemini_pro()
@@ -122,10 +133,28 @@ elif selected == "Chatbot":
         with st.chat_message(translate_role_to_streamlit(message.role)):
             st.markdown(message.parts[0].text)
 
-        # Campo de entrada
+    # Campo de entrada
     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)
@@ -155,5 +184,4 @@ elif selected == "Image Captioning":
         default_prompt = "Write a caption for this image"
         caption = gemini_pro_vision_responce(default_prompt, image)
         with col2:
-            st.info(caption)
-
+            st.info(caption)