app.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""app

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Original file is located at
    https://colab.research.google.com/drive/1wRkm-I_EXqntL8VTU-vmBDvyx4tV_8Wp
"""

import gradio as gr
import joblib
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from transformers import pipeline

# Carga de modelos
modelo_riesgo = joblib.load("modelo_riesgo.pkl")
modelo_violencia = joblib.load("modelo_tipo_violencia.pkl")
modelo_medida = joblib.load("modelo_tipo_medida.pkl")
modelo_vector = SentenceTransformer("Snowflake/snowflake-arctic-embed-xs")

# Fragmento acortado del Artículo 5
fragmento_ley = """
Artículo 5 – Medidas de protección (resumen):

a) Desalojo del agresor si representa amenaza.
b) Prohibición de acercarse a la víctima.
c) Prohibición de mover menores sin autorización.
d) Obligación de tratamiento terapéutico.
e) Pago de atención médica o psicológica.
f) Protección policial en el hogar o trabajo.
g) Acompañamiento policial para retornar al hogar.
h) Régimen provisional de visitas y custodia.
i) Suspensión de porte de armas.
j) Pago de pensión alimentaria.
k) Uso y disfrute de la vivienda familiar.
m) Devolución de documentos y objetos.
n) Cualquier otra medida necesaria.
"""

# Pipeline del modelo de lenguaje
modelo_llm = pipeline(
    "text2text-generation",
    model="google/flan-t5-base",
    max_new_tokens=250,
    truncation=True
)

# Codificadores
codificadores = {
    "genero": LabelEncoder().fit(["F", "M"]),
    "convivencia_agresor": LabelEncoder().fit(["sí", "no"]),
    "consumo_sustancias": LabelEncoder().fit(["sí", "no"]),
    "apoyo_familiar": LabelEncoder().fit(["sí", "no"]),
    "riesgo": LabelEncoder().fit(["bajo", "medio", "alto"]),
    "tipo_violencia": LabelEncoder().fit(["física", "psicológica", "sexual", "económica", "patrimonial", "negligencia"]),
    "tipo_medida": LabelEncoder().fit(["nominada", "innominada"])
}

# Función principal
def resolver_caso(edad, genero, hijos, convivencia_agresor, consumo_sustancias, apoyo_familiar, descripcion):
    vector_tabular = np.array([
        edad,
        hijos,
        codificadores["genero"].transform([genero])[0],
        0, 0, 0,
        codificadores["convivencia_agresor"].transform([convivencia_agresor])[0],
        codificadores["consumo_sustancias"].transform([consumo_sustancias])[0],
        codificadores["apoyo_familiar"].transform([apoyo_familiar])[0],
    ])
    vector_texto = modelo_vector.encode([descripcion])[0]
    entrada = np.concatenate([vector_tabular, vector_texto])

    riesgo_cod = modelo_riesgo.predict([entrada])[0]
    violencia_cod = modelo_violencia.predict([entrada])[0]
    medida_cod = modelo_medida.predict([entrada])[0]

    riesgo = codificadores["riesgo"].inverse_transform([riesgo_cod])[0]
    violencia = codificadores["tipo_violencia"].inverse_transform([violencia_cod])[0]
    tipo_medida = codificadores["tipo_medida"].inverse_transform([medida_cod])[0]

    prompt = f"""
CASO:
Edad: {edad}, Género: {genero}, Hijos: {hijos}
Convivencia con agresor: {convivencia_agresor}, Sustancias: {consumo_sustancias}, Apoyo familiar: {apoyo_familiar}
Descripción: {descripcion}
Predicción: Violencia: {violencia}, Riesgo: {riesgo}, Medida base: {tipo_medida}

Texto legal:
{fragmento_ley}

Pregunta: ¿Qué medida específica debe tomarse y por qué? Indica el literal correspondiente.
"""

    respuesta = modelo_llm(prompt)[0]['generated_text']
    return violencia, riesgo, tipo_medida, respuesta.strip()

# Interfaz de Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=resolver_caso,
    inputs=[
        gr.Slider(18, 65, value=30, label="Edad"),
        gr.Radio(["F", "M"], label="Género"),
        gr.Slider(0, 5, step=1, value=1, label="Número de hijos"),
        gr.Radio(["sí", "no"], label="¿Convive con el agresor?"),
        gr.Radio(["sí", "no"], label="¿Hay consumo de sustancias?"),
        gr.Radio(["sí", "no"], label="¿Tiene apoyo familiar?"),
        gr.Textbox(lines=4, label="Descripción del caso")
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="🛑 Tipo de violencia"),
        gr.Textbox(label="⚠️ Nivel de riesgo"),
        gr.Textbox(label="📄 Tipo de medida base"),
        gr.Textbox(label="📚 Recomendación legal")
    ],
    title="LEGALFAMI – IA Legal para Medidas de Protección",
    description="Predicción de violencia, riesgo y medidas según Art. 5 Ley 575 modificado por Ley 1257 y 2126."
)

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