Update app.py

app.py

@@ -1,54 +1,28 @@
+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
 
-# Función para traducir el rol a un formato que Streamlit entienda
-def translate_role_to_streamlit(role):
-    if role == "user":
-        return "user"
-    elif role == "assistant":
-        return "assistant"
-    else:
-        return "default"  # Manejar otros roles si es necesario
-
-# Configuración de la página
+# Setting the page config
 st.set_page_config(
     page_title="GnosticDev AI",
     page_icon="🤖",
-    layout="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"
-)
-
-# 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
@@ -58,6 +32,7 @@ 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:
@@ -75,15 +50,32 @@ def download_chat_history(history):
         chat_text += f"{message.role}: {message.parts[0].text}\n"
     return chat_text
 
-# Función para obtener contenido de URLs
-def fetch_url_content(url):
-    try:
-        response = requests.get(url)
-        response.raise_for_status()
-        return response.text
-    except requests.RequestException as e:
-        st.error(f"Error al acceder a {url}: {e}")
-        return None
+# 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
 
 if selected == "System Prompt":
     st.title("Configuración del System Prompt")
@@ -95,38 +87,28 @@ if selected == "System Prompt":
         help="Escribe aquí las instrucciones que definirán el comportamiento del AI"
     )
     
-    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"):
+    if st.button("Guardar System Prompt"):
         st.session_state.system_prompt = new_system_prompt
-        st.session_state.cookie_urls = [url.strip() for url in urls_input.split(",") if url.strip()]
+        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 y URLs actualizados con éxito!")
+        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)
-    
-    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()
     
+    # Inicializar o cargar sesión de chat
     if "chat_session" not in st.session_state:
         loaded_chat = load_chat_history()
-    if loaded_chat:
+        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:
+        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)
 
     st.title("Gnosticdev Chatbot")
@@ -140,27 +122,10 @@ 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
-            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)