import gradio as gr
from gpt4all import GPT4All

# Cargar el modelo local (requiere archivo .gguf en carpeta "models/")
MODEL_PATH = "models/mistral-7b-openorca.Q4_0.gguf"

def responder(pregunta, modo):
    # Plantilla de modos
    if modo == "Didáctico":
        prompt = f"Explica de manera sencilla para un estudiante: {pregunta}"
    elif modo == "Paso a paso":
        prompt = f"Resuelve paso a paso: {pregunta}"
    elif modo == "Examen":
        prompt = f"Responde de forma breve, como si fuera un examen: {pregunta}"
    else:
        prompt = f"Responde con referencias de científicos famosos: {pregunta}"

    try:
        model = GPT4All(MODEL_PATH)
        with model.chat_session() as session:
            respuesta = session.generate(prompt, max_tokens=256)
        return respuesta
    except Exception as e:
        return f"⚠️ Error: {str(e)}\nAsegúrate de poner el archivo .gguf en la carpeta 'models/'."

# Interfaz Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=responder,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Tu pregunta de Química o Física"),
        gr.Radio(["Didáctico", "Paso a paso", "Examen", "Referencias"], label="Modo")
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="Respuesta IA"),
    title="ExploraLab — Tutor IA de Química y Física",
    description="Tu asistente académico gratuito para aprender ciencias."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()