app.py

import time
import os
import joblib
import streamlit as st
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv

# Función para cargar CSS personalizado
def load_css(file_path):
    with open(file_path) as f:
        st.markdown(f'<style>{f.read()}</style>', unsafe_allow_html=True)

# Intentar cargar el CSS personalizado con ruta absoluta para mayor seguridad
try:
    css_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static', 'css', 'style.css')
    load_css(css_path)
except Exception as e:
    print(f"Error al cargar CSS: {e}")
    # Si el archivo no existe, crear un estilo básico en línea
    st.markdown("""
    <style>
    .robocopy-title {
        color: #4ECDC4 !important;
        font-weight: bold;
        font-size: 2em;
    }
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)

load_dotenv()
GOOGLE_API_KEY=os.environ.get('GOOGLE_API_KEY')
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

new_chat_id = f'{time.time()}'
MODEL_ROLE = 'ai'
AI_AVATAR_ICON = '🤖'  # Cambia el emoji por uno de robot para coincidir con tu logo
USER_AVATAR_ICON = '👤'  # Añade un avatar para el usuario

# Create a data/ folder if it doesn't already exist
try:
    os.mkdir('data/')
except:
    # data/ folder already exists
    pass

# Load past chats (if available)
try:
    past_chats: dict = joblib.load('data/past_chats_list')
except:
    past_chats = {}

# Sidebar allows a list of past chats
with st.sidebar:
    # Centrar el logo y eliminar el título de RoboCopy
    col1, col2, col3 = st.columns([1, 2, 1])
    with col2:
        st.image("assets/robocopy_logo.png", width=300)
    
    st.write('# Chats Anteriores')
    if st.session_state.get('chat_id') is None:
        st.session_state.chat_id = st.selectbox(
            label='Selecciona un chat anterior',
            options=[new_chat_id] + list(past_chats.keys()),
            format_func=lambda x: past_chats.get(x, 'Nuevo Chat'),
            placeholder='_',
        )
    else:
        # This will happen the first time AI response comes in
        st.session_state.chat_id = st.selectbox(
            label='Selecciona un chat anterior',
            options=[new_chat_id, st.session_state.chat_id] + list(past_chats.keys()),
            index=1,
            format_func=lambda x: past_chats.get(x, 'Nuevo Chat' if x != st.session_state.chat_id else st.session_state.chat_title),
            placeholder='_',
        )
    # Save new chats after a message has been sent to AI
    # TODO: Give user a chance to name chat
    st.session_state.chat_title = f'SesiónChat-{st.session_state.chat_id}'

st.write('# Chatea con Gemini')

# Chat history (allows to ask multiple questions)
try:
    st.session_state.messages = joblib.load(
        f'data/{st.session_state.chat_id}-st_messages'
    )
    st.session_state.gemini_history = joblib.load(
        f'data/{st.session_state.chat_id}-gemini_messages'
    )
    print('old cache')
except:
    st.session_state.messages = []
    st.session_state.gemini_history = []
    print('new_cache made')
st.session_state.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
st.session_state.chat = st.session_state.model.start_chat(
    history=st.session_state.gemini_history,
)

# Display chat messages from history on app rerun
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(
        name=message['role'],
        avatar=message.get('avatar'),
    ):
        st.markdown(message['content'])

# Inicializar variables de estado
if 'show_examples' not in st.session_state:
    st.session_state.show_examples = True
if 'selected_persona' not in st.session_state:
    st.session_state.selected_persona = "estratega"

# Función para seleccionar persona
def select_puv_persona():
    st.sidebar.write("## 🧠 Selecciona un Experto")
    
    # Inicializar la selección de persona si no existe
    if 'selected_persona' not in st.session_state:
        st.session_state.selected_persona = "estratega"
    
    # Crear botones para cada persona
    cols = st.sidebar.columns(len(PUV_PERSONAS))
    for i, (persona_id, persona) in enumerate(PUV_PERSONAS.items()):
        with cols[i]:
            if st.button(f"{persona['emoji']}\n{persona['nombre']}", key=f"btn_{persona_id}"):
                st.session_state.selected_persona = persona_id
                st.rerun()
    
    # Mostrar descripción de la persona seleccionada
    persona_actual = PUV_PERSONAS[st.session_state.selected_persona]
    st.sidebar.markdown(f"**{persona_actual['emoji']} {persona_actual['nombre']}**")
    st.sidebar.markdown(f"_{persona_actual['descripcion']}_")
    
    return st.session_state.selected_persona

# Función para modificar el prompt con la personalidad seleccionada
def apply_persona_to_prompt(prompt, persona_id):
    if persona_id in PUV_PERSONAS:
        persona = PUV_PERSONAS[persona_id]
        return f"{persona['prompt_prefix']}\n\nConsulta original: {prompt}"
    return prompt

# Función para manejar mensajes
def add_message(role, content, avatar=None):
    message = {
        'role': role,
        'content': content
    }
    if avatar:
        message['avatar'] = avatar
    st.session_state.messages.append(message)
    return message

# Función para guardar el estado del chat
def save_chat_state():
    joblib.dump(
        st.session_state.messages,
        f'data/{st.session_state.chat_id}-st_messages',
    )
    joblib.dump(
        st.session_state.gemini_history,
        f'data/{st.session_state.chat_id}-gemini_messages',
    )

# Función para generar título de chat
def generate_chat_title(prompt):
    temp_title = f'SesiónChat-{st.session_state.chat_id}'
    try:
        title_generator = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
        title_response = title_generator.generate_content(
            f"Genera un título corto (máximo 5 palabras) que describa de qué trata esta consulta, sin usar comillas ni puntuación: '{prompt}'")
        
        generated_title = title_response.text.strip()
        if generated_title:
            return generated_title
    except Exception as e:
        print(f"Error al generar título: {e}")
    return temp_title

# Función para operaciones con manejo de errores
def safe_operation(operation, default_value, error_message="Error en operación"):
    try:
        return operation()
    except Exception as e:
        print(f"{error_message}: {e}")
        return default_value

# Definición de perfiles de expertos en PUV
PUV_PERSONAS = {
    "estratega": {
        "nombre": "Estratega de Marketing",
        "descripcion": "Experto en posicionamiento estratégico y diferenciación de marca",
        "prompt_prefix": "Como estratega de marketing especializado en posicionamiento de marca, voy a ayudarte a crear una PUV que destaque tu ventaja competitiva. ",
        "emoji": "🎯"
    },
    "copywriter": {
        "nombre": "Copywriter Persuasivo",
        "descripcion": "Especialista en redacción persuasiva y mensajes de alto impacto",
        "prompt_prefix": "Como copywriter especializado en mensajes persuasivos, voy a ayudarte a crear una PUV que conecte emocionalmente con tu audiencia. ",
        "emoji": "✍️"
    },
    "analista": {
        "nombre": "Analista de Mercado",
        "descripcion": "Experto en análisis de mercado y comportamiento del consumidor",
        "prompt_prefix": "Como analista de mercado especializado en comportamiento del consumidor, voy a ayudarte a crear una PUV basada en insights de tu audiencia. ",
        "emoji": "📊"
    },
    "innovador": {
        "nombre": "Innovador Disruptivo",
        "descripcion": "Especialista en propuestas innovadoras y disruptivas",
        "prompt_prefix": "Como especialista en innovación disruptiva, voy a ayudarte a crear una PUV que rompa con los paradigmas de tu industria. ",
        "emoji": "💡"
    }
}

# Modificar el procesamiento del prompt
if prompt := st.chat_input('¿En qué puedo ayudarte hoy con tu Propuesta Única de Valor?'):
    # Guardar el prompt original
    original_prompt = prompt
    
    # Aplicar la personalidad seleccionada al prompt
    enhanced_prompt = apply_persona_to_prompt(prompt, st.session_state.selected_persona)
    
    # Generar título para el chat si es nuevo
    if st.session_state.chat_id not in past_chats.keys():
        st.session_state.chat_title = generate_chat_title(original_prompt)
        past_chats[st.session_state.chat_id] = st.session_state.chat_title
    else:
        st.session_state.chat_title = past_chats[st.session_state.chat_id]
    
    joblib.dump(past_chats, 'data/past_chats_list')
    
    # Mostrar mensaje del usuario (siempre el original)
    with st.chat_message('user', avatar=USER_AVATAR_ICON):
        st.markdown(original_prompt)
    
    # Añadir mensaje a la historia
    add_message('user', original_prompt, USER_AVATAR_ICON)
    
    # Enviar el prompt mejorado al modelo
    response = st.session_state.chat.send_message(
        enhanced_prompt,
        stream=True,
    )
    # Display assistant response in chat message container
    with st.chat_message(
        name=MODEL_ROLE,
        avatar=AI_AVATAR_ICON,
    ):
        message_placeholder = st.empty()
        full_response = ''
        assistant_response = response
        
        # Añade un indicador de "escribiendo..."
        typing_indicator = st.empty()
        typing_indicator.markdown("*RoboCopy está escribiendo...*")
        
        # Streams in a chunk at a time
        for chunk in response:
            # Simulate stream of chunk
            for word in chunk.text.split(' '):
                full_response += word + ' '
                time.sleep(0.1)  # Velocidad ajustada para mejor legibilidad
                # Rewrites with a cursor at end
                message_placeholder.write(full_response + '▌')
        
        # Elimina el indicador de escritura
        typing_indicator.empty()
        # Write full message with placeholder
        message_placeholder.write(full_response)

    # Add assistant response to chat history
    st.session_state.messages.append(
        dict(
            role=MODEL_ROLE,
            content=st.session_state.chat.history[-1].parts[0].text,
            avatar=AI_AVATAR_ICON,
        )
    )
    st.session_state.gemini_history = st.session_state.chat.history
    # Save to file
    # Función para manejar mensajes
    def add_message(role, content, avatar=None):
        message = {
            'role': role,
            'content': content
        }
        if avatar:
            message['avatar'] = avatar
        st.session_state.messages.append(message)
        return message
    
    # Función para guardar el estado del chat
    def save_chat_state():
        joblib.dump(
            st.session_state.messages,
            f'data/{st.session_state.chat_id}-st_messages',
        )
        joblib.dump(
            st.session_state.gemini_history,
            f'data/{st.session_state.chat_id}-gemini_messages',
        )
        
    # Función para generar título de chat
    def generate_chat_title(prompt):
        temp_title = f'SesiónChat-{st.session_state.chat_id}'
        try:
            title_generator = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
            title_response = title_generator.generate_content(
                f"Genera un título corto (máximo 5 palabras) que describa de qué trata esta consulta, sin usar comillas ni puntuación: '{prompt}'")
            
            generated_title = title_response.text.strip()
            if generated_title:
                return generated_title
        except Exception as e:
            print(f"Error al generar título: {e}")
        return temp_title

# Función para operaciones con manejo de errores
def safe_operation(operation, default_value, error_message="Error en operación"):
    try:
        return operation()
    except Exception as e:
        print(f"{error_message}: {e}")
        return default_value

# Definición de perfiles de expertos en PUV
PUV_PERSONAS = {
    "estratega": {
        "nombre": "Estratega de Marketing",
        "descripcion": "Experto en posicionamiento estratégico y diferenciación de marca",
        "prompt_prefix": "Como estratega de marketing especializado en posicionamiento de marca, voy a ayudarte a crear una PUV que destaque tu ventaja competitiva. ",
        "emoji": "🎯"
    },
    "copywriter": {
        "nombre": "Copywriter Persuasivo",
        "descripcion": "Especialista en redacción persuasiva y mensajes de alto impacto",
        "prompt_prefix": "Como copywriter especializado en mensajes persuasivos, voy a ayudarte a crear una PUV que conecte emocionalmente con tu audiencia. ",
        "emoji": "✍️"
    },
    "analista": {
        "nombre": "Analista de Mercado",
        "descripcion": "Experto en análisis de mercado y comportamiento del consumidor",
        "prompt_prefix": "Como analista de mercado especializado en comportamiento del consumidor, voy a ayudarte a crear una PUV basada en insights de tu audiencia. ",
        "emoji": "📊"
    },
    "innovador": {
        "nombre": "Innovador Disruptivo",
        "descripcion": "Especialista en propuestas innovadoras y disruptivas",
        "prompt_prefix": "Como especialista en innovación disruptiva, voy a ayudarte a crear una PUV que rompa con los paradigmas de tu industria. ",
        "emoji": "💡"
    }
}

# Función para seleccionar persona
def select_puv_persona():
    st.sidebar.write("## 🧠 Selecciona un Experto")
    
    # Inicializar la selección de persona si no existe
    if 'selected_persona' not in st.session_state:
        st.session_state.selected_persona = "estratega"
    
    # Crear botones para cada persona
    cols = st.sidebar.columns(len(PUV_PERSONAS))
    for i, (persona_id, persona) in enumerate(PUV_PERSONAS.items()):
        with cols[i]:
            if st.button(f"{persona['emoji']}\n{persona['nombre']}", key=f"btn_{persona_id}"):
                st.session_state.selected_persona = persona_id
                st.rerun()
    
    # Mostrar descripción de la persona seleccionada
    persona_actual = PUV_PERSONAS[st.session_state.selected_persona]
    st.sidebar.markdown(f"**{persona_actual['emoji']} {persona_actual['nombre']}**")
    st.sidebar.markdown(f"_{persona_actual['descripcion']}_")
    
    return st.session_state.selected_persona

# Función para modificar el prompt con la personalidad seleccionada
def apply_persona_to_prompt(prompt, persona_id):
    if persona_id in PUV_PERSONAS:
        persona = PUV_PERSONAS[persona_id]
        return f"{persona['prompt_prefix']}\n\nConsulta original: {prompt}"
    return prompt