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import streamlit as st
import os
import google.generativeai as genai
from PyPDF2 import PdfReader
from fpdf import FPDF
# Inyecta CSS para utilizar la fuente "Poppins" de Google Fonts
st.markdown("""
<style>
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@300;400;600&display=swap');
html, body, [class*="css"] {
font-family: 'Poppins', sans-serif;
}
h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
font-weight: 600;
}
</style>
""", unsafe_allow_html=True)
api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
if not api_key:
st.error("La clave API no está configurada. Por favor, configúrala en las variables de entorno.")
else:
genai.configure(api_key=api_key)
configuracion_generacion = {
"temperature": 2,
"top_p": 0.95,
"top_k": 64,
"max_output_tokens": 65536,
"response_mime_type": "text/plain",
}
modelo = genai.GenerativeModel(
model_name="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
generation_config=configuracion_generacion,
)
def extraer_texto_de_pdf(archivo):
"""Extrae el texto de un archivo PDF subido."""
lector = PdfReader(archivo)
texto = ""
for pagina in lector.pages:
texto += pagina.extract_text() + "\n"
return texto
def respuesta_stream(prompt):
"""Envía el prompt al modelo generativo y transmite la respuesta en tiempo real."""
sesion_chat = modelo.start_chat(
history=[{"role": "user", "parts": [prompt]}]
)
for fragmento in sesion_chat.send_message("Procesando entrada...", stream=True):
if fragmento.text:
yield fragmento.text
def crear_pdf(contenido):
"""Crea un archivo PDF bien formateado a partir del contenido dado."""
pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.set_font("Arial", size=12)
lineas = contenido.split("\n")
for linea in lineas:
# Elimina el formato de negrita estilo markdown (**)
linea_formateada = linea.replace("**", "")
pdf.multi_cell(0, 10, linea_formateada)
return pdf
# Interfaz de usuario con Streamlit
st.title("Resumen de Texto y Extracción de Ideas Clave")
# Estado de sesión para almacenar el texto generado
if "texto_generado" not in st.session_state:
st.session_state.texto_generado = ""
archivo_subido = st.file_uploader("Sube un documento (PDF) o pega el texto a continuación:", type=["pdf"])
texto_entrada = st.text_area("O pega tu artículo aquí:", placeholder="Pega tu artículo o texto aquí...")
if st.button("Generar Resumen e Ideas Clave"):
if archivo_subido:
texto_entrada = extraer_texto_de_pdf(archivo_subido)
if texto_entrada.strip():
st.markdown("### Generando resultados...")
contenedor_respuesta = st.empty()
st.session_state.texto_generado = "" # Limpiar el texto previo
for fragmento in respuesta_stream(f"Resume el siguiente texto y extrae las ideas clave:\n{texto_entrada}"):
st.session_state.texto_generado += fragmento
contenedor_respuesta.markdown(st.session_state.texto_generado)
else:
st.warning("Por favor, sube un archivo o ingresa texto para procesar.")
if st.session_state.texto_generado:
st.markdown("### Resumen e Ideas Clave")
st.text_area("Resultados:", st.session_state.texto_generado, height=300)
# Generar PDF para descarga
pdf = crear_pdf(st.session_state.texto_generado)
archivo_pdf = "resumen_ideas.pdf"
pdf.output(archivo_pdf)
with open(archivo_pdf, "rb") as f:
st.download_button(
label="Descargar PDF",
data=f,
file_name="resumen_ideas.pdf",
mime="application/pdf"
)
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