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+import os
 import streamlit as st
 import json
-import pandas as pd
-import datetime
+from streamlit_option_menu import option_menu
+from gemini_utility import (load_gemini_pro, gemini_pro_vision_responce)
+from PIL import Image
 
+# Configuración de la página
+st.set_page_config(
+    page_title="GnosticDev AI",
+    page_icon="🤖",
+    layout="centered",
+    initial_sidebar_state="expanded",
+)
 
-def download_chat_history(chat_history):
-    if not chat_history:
-        st.info("No hay historial de chat para descargar.")
-        return
+# 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)
 
-    # Convertir a DataFrame para facilitar la exportación a CSV o Excel
-    df = pd.DataFrame(chat_history)
-    now = datetime.datetime.now()
-    df['timestamp'] = now
+# 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=[])
+            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
 
+# Inicializar estados
+if "system_prompt" not in st.session_state:
+    st.session_state.system_prompt = st.session_state.get('cookie_system_prompt', "")
 
-    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",
+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!")
 
-    # Opcional: descarga en Excel (requiere openpyxl)
-    # ... (mismo código que en la respuesta anterior) ...
+def translate_role_to_streamlit(user_role):
+    return "assistant" if user_role == "model" else user_role
 
+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
+        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)
 
-# ... (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) ...
+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)
 
-# Dentro del bucle donde procesas los mensajes:
-chat_history.append({"role": message["role"], "content": message["content"]}) #Asumiendo que tus mensajes tienen 'role' y 'content'
+    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)
 
-# Botón para descargar (al final de la sección del chatbot):
+    # 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)
 
-if st.button("Descargar conversación"):
-    download_chat_history(chat_history)
+elif selected == "Image Captioning":
+    st.title("Image Caption Generation📸")
+    upload_image = st.file_uploader("Upload an image...", type=["jpg", "jpeg", "