File size: 2,281 Bytes
7e39b21
 
 
 
 
 
 
 
9dc08fa
7e39b21
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
from bot import get_response

load_dotenv()  # Carga variables de .env

# Configuración de la página

st.title("👋 Bienvenid@, recruiter")
st.caption("Soy un bot que puede responder preguntas sobre el perfil "
           "profesional de Lidia. ¡Pregúntame lo que quieras! "
           "Y ve directo al grano: tengo los límites de frecuencia muy limitados😉. "
           "Aunque si te quedas con más preguntas, Lidia te las responderá encantada. Recuerda: la IA puede cometer errores.")

# Inicializar historial en session_state
# session_state persiste entre rerenders de Streamlit
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []
    # Mensaje de bienvenida
    st.session_state.messages.append({
        "role": "assistant",
        "content": "Gracias por interesarte por Lidia. "
                   "Puedo hablarte sobre su experiencia en IA, "
                   "bases de datos, modelos predictivos y más "
                   "(es una chica muy interesante). "
                   "¿Qué te gustaría saber?"
    })

# Renderizar historial de mensajes
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# Input del usuario
if prompt := st.chat_input("Escribe tu pregunta aquí..."):

    # Añadir mensaje del usuario al historial y mostrarlo
    st.session_state.messages.append({
        "role": "user",
        "content": prompt
    })
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)

    # Obtener respuesta del bot
    with st.chat_message("assistant"):
        with st.spinner("Rebuscando en el baúl de los recuerdos..."):
            # Pasamos todo el historial EXCEPTO el mensaje de bienvenida
            # (que es nuestro, no del modelo)
            history_for_api = [
                m for m in st.session_state.messages
                if not (m["role"] == "assistant" and
                        "Hola! Soy el asistente" in m["content"])
            ]
            response = get_response(history_for_api)
            st.markdown(response)

    # Guardar respuesta en historial
    st.session_state.messages.append({
        "role": "assistant",
        "content": response
    })