app.py

import json
import re
import gradio as gr
import time
from openai import OpenAI
import os
from dotenv import load_dotenv

# Cargar las variables de entorno y configurar el cliente de OpenAI
load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
my_assistant = client.beta.assistants.retrieve("asst_m1mvLz5rtxcROa4DWYWcuRDr")
def submit_message(assistant_id, thread, user_message):
    client.beta.threads.messages.create(
        thread_id=thread.id, role="user", content=user_message
    )
    return client.beta.threads.runs.create(
        thread_id=thread.id,
        assistant_id=assistant_id,
    )



def get_response(thread):
    return client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id, order="asc")

def submit_to_openai(nombre,demografia, ingresos, situacion_laboral, intereses, accesibilidad_tecnologia, complejidad):
    send_message = f"""Nombre del Curso: {nombre}
    Demografía Local: {demografia}
    Nivel de Ingresos: {ingresos}
    Situación Laboral: {situacion_laboral}
    Intereses Específicos de la Población: {intereses}
    Accesibilidad a la Tecnología: {accesibilidad_tecnologia}
    Complejidad del Curso: {complejidad}"""

    empty_thread = client.beta.threads.create()
    submit_message(my_assistant.id, empty_thread, send_message)
    time.sleep(19)  # Esperar a que la respuesta esté disponible
    response = get_response(empty_thread)
    return response

def curso_info(nombre, demografia, ingresos, situacion_laboral, intereses, accesibilidad_tecnologia, complejidad):
    print(nombre, demografia, ingresos, situacion_laboral, intereses, accesibilidad_tecnologia, complejidad)
    #sumar + 1 a cada variable para que coincida con el diccionario
    demografia += 1
    ingresos += 1
    situacion_laboral += 1
    intereses += 1
    accesibilidad_tecnologia += 1
    complejidad += 1
    respuesta_api = submit_to_openai(nombre, demografia, ingresos, situacion_laboral, intereses, accesibilidad_tecnologia, complejidad)
    
    # Extraer el contenido del segundo mensaje (índice 1) en la lista de respuestas
    # Asumiendo que el segundo mensaje contiene la respuesta en formato markdown (```json ...)
    contenido_respuesta = respuesta_api.data[1].content[0].text.value
    # Procesar el contenido para extraer el JSON
    # Eliminar los backticks triples y cualquier otro formato markdown si es necesario
    match = re.search(r'\{.*\}', contenido_respuesta, re.DOTALL)
    if match:
        json_str = match.group(0)
        print("JSON string extracted:", json_str)  # Para depuración
        try:
            respuesta_json = json.loads(json_str)
            nombre_curso = respuesta_json.get("nombrecurso", "Nombre no disponible")
            calificacion = respuesta_json.get("calificacionfinal", "Calificación no disponible")
            if calificacion >= 4.5:
                emoji = "🌟🌟🌟🌟🌟"
                descripcion = "¡Excelente! Un curso altamente recomendado."
            elif calificacion >= 3.5:
                emoji = "🌟🌟🌟🌟"
                descripcion = "Muy bueno. Vale la pena considerarlo."
            elif calificacion >= 2.5:
                emoji = "🌟🌟🌟"
                descripcion = "Bueno, pero hay margen de mejora."
            elif calificacion >= 1.5:
                emoji = "🌟🌟"
                descripcion = "Regular. Podría ser mejor."
            else:
                emoji = "🌟"
                descripcion = "Por debajo de las expectativas."
            return f"Curso: {nombre_curso}\nCalificación: {calificacion} {emoji}\n{descripcion}"
        
        except json.JSONDecodeError as e:
                        print("Error al analizar JSON:", e)
                        # Manejar el error adecuadamente
                        return "Error al procesar la respuesta de la API."
    else:
                    print("No se encontró un patrón JSON válido en la respuesta.")
                    # Manejar la ausencia de un patrón JSON
    return "No se pudo extraer la información del curso."   

dircionarioDemografias = {
    1: "Menores de Edad",
    2: "Jóvenes",
    3: "Adultos",
    4: "Adultos Mayores",
    5: "Todos"

}
diccionarioIngresos = {
    1: "Bajo (hasta 2 salarios mínimos)",
    2: "Medio bajo (2-4 salarios mínimos)",
    3: "Medio (4-6 salarios mínimos)",
    4: "Medio alto (6-8 salarios mínimos)",
    5: "Alto (más de 8 salarios mínimos)"
}

dircionarioSituacionLaboral = {
    1: "Desempleado 5 Horas",
    2: "Estudiante 4 Horas",
    3: "Independiente 3 Horas",
    4: "Estudiante 2 Horas",
    5: "No Aplica 1 Horas"
}
dircionarioIntereses = {
    1: "Ciencia y matemáticas",
    2: "Desarrollo personal y profesional",
    3: "Artes y humanidades",
    4: "Tecnología e innovación",
    5: "Salud y bienestar"
}
dircionarioAccesibilidadTecnologia = {
    5: "Mínimo (smartphone básico)",
    4: "Bajo (computadora de escritorio antigua o laptop)",
    3: "Moderado (smartphone avanzado o tablet)",
    2: "Alto (laptop o PC moderno)",
    1: "Muy alto (múltiples dispositivos de última generación)"
}
diccionarioComplejidad = {
    5: "Introductorio (sin conocimientos previos necesarios)",
    4: "Básico (conocimientos generales del tema)",
    3: "Intermedio (alguna experiencia previa necesaria)",
    2: "Avanzado (experiencia significativa en el tema)",
    1: "Experto (para especialistas en el tema)"
}
diccionarios = {
    "Demografía Local": dircionarioDemografias,
    "Nivel de Ingresos": diccionarioIngresos ,
    "Situación Laboral": dircionarioSituacionLaboral,
    "Intereses Específicos de la Población": dircionarioIntereses,
    "Accesibilidad a la Tecnología": dircionarioAccesibilidadTecnologia,
    "Complejidad del Curso": diccionarioComplejidad
}

with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            nombre = gr.Textbox("Nombre del Curso", placeholder="Introducción a la Programación")
            demografia = gr.Dropdown(dircionarioDemografias.values(),type="index", label="Demografía Local")
            ingresos = gr.Dropdown(diccionarioIngresos.values(),type="index", label="Nivel de Ingresos")
            situacion_laboral = gr.Dropdown(dircionarioSituacionLaboral.values(),type="index", label="Situación Laboral")
            intereses = gr.Dropdown(dircionarioIntereses.values(),type="index", label="Intereses Específicos de la Población")
            accesibilidad_tecnologia = gr.Dropdown(dircionarioAccesibilidadTecnologia.values(),type="index", label="Accesibilidad a la Tecnología")
            complejidad = gr.Dropdown(diccionarioComplejidad.values(),type="index", label="Complejidad del Curso")
            button_submit = gr.Button("Enviar")
        with gr.Column():
            gr.Label("Resultado"),
            resultado = gr.Textbox("Resultado", placeholder="Aquí aparecerá el resultado",label="Resultado")
            
            button_submit.click(
            curso_info, 
            inputs=[nombre, demografia, demografia, demografia, demografia, demografia, demografia],  # Actualizar según corresponda
            outputs=resultado
            )
        

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