Update app.py

app.py

@@ -1,141 +1,44 @@
-import os
 import streamlit as st
 import json
-from streamlit_option_menu import option_menu
-from gemini_utility import (load_gemini_pro, gemini_pro_vision_responce)
-from PIL import Image
+import pandas as pd
+import datetime
 
-# Setting the page config
-st.set_page_config(
-    page_title="GnosticDev AI",
-    page_icon="🤖",
-    layout="centered",
-    initial_sidebar_state="expanded",
-)
 
-# 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)
+def download_chat_history(chat_history):
+    if not chat_history:
+        st.info("No hay historial de chat para descargar.")
+        return
 
-# 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=[])
-            # Reconstruir el historial
-            if st.session_state.system_prompt:
-                chat.send_message(st.session_state.system_prompt)
-            for message in history:
-                if message["role"] != "model" or not message["text"].startswith(st.session_state.system_prompt):
-                    chat.send_message(message["text"])
-            return chat
-        except Exception as e:
-            st.error(f"Error cargando el historial: {e}")
-    return None
+    # Convertir a DataFrame para facilitar la exportación a CSV o Excel
+    df = pd.DataFrame(chat_history)
+    now = datetime.datetime.now()
+    df['timestamp'] = now
 
-# 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
+    csv = df.to_csv(index=False)
+    st.download_button(
+        label="Descargar conversación (CSV)",
+        data=csv,
+        file_name=f"chat_history_{now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv",
+        mime="text/csv",
     )
-    
-    # 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
+    # Opcional: descarga en Excel (requiere openpyxl)
+    # ... (mismo código que en la respuesta anterior) ...
 
-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"
-    )
-    
-    if st.button("Guardar System Prompt"):
-        st.session_state.system_prompt = new_system_prompt
-        st.session_state.cookie_system_prompt = new_system_prompt  # Guardar en cookie
-        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()
-    
-    # Inicializar o cargar sesión de chat
-    if "chat_session" not in st.session_state:
-        loaded_chat = load_chat_history()
-        if loaded_chat:
-            st.session_state.chat_session = loaded_chat
-        else:
-            st.session_state.chat_session = model.start_chat(history=[])
-            if st.session_state.system_prompt:
-                st.session_state.chat_session.send_message(st.session_state.system_prompt)
+# ... (resto de tu código Streamlit) ...
+
+# Dentro de la sección del chatbot:
+
+chat_history = [] # Inicializa la lista para almacenar el historial del chat
+
+# ... (tu código para manejar el chat) ...
 
-    st.title("Gnosticdev Chatbot")
-    
-    if st.session_state.system_prompt:
-        with st.expander("Ver System Prompt actual"):
-            st.info(st.session_state.system_prompt)
-    
-    # Mostrar historial
-    for message in st.session_state.chat_session.history:
-        with st.chat_message(translate_role_to_streamlit(message.role)):
-            st.markdown(message.parts[0].text)
+# Dentro del bucle donde procesas los mensajes:
+chat_history.append({"role": message["role"], "content": message["content"]}) #Asumiendo que tus mensajes tienen 'role' y 'content'
 
-    # Campo de entrada
-    user_prompt = st.chat_input("Preguntame algo...")
-    if user_prompt:
-        st.chat_message("user").markdown(user_prompt)
-        gemini_response = st.session_state.chat_session.send_message(user_prompt)
-        with st.chat_message("assistant"):
-            st.markdown(gemini_response.text)
-        
-        # Guardar historial actualizado
-        save_chat_history(st.session_state.chat_session.history)
+# Botón para descargar (al final de la sección del chatbot):
 
-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)
+if st.button("Descargar conversación"):
+    download_chat_history(chat_history)