Update modules/chatbot/chat_process.py

modules/chatbot/chat_process.py

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-# modules/chatbot/sidebar_chat.py
-import streamlit as st
-from .chat_process import ChatProcessor
-from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
+# modules/chatbot/chat_process.py
+import os
+import anthropic
 import logging
+from typing import Generator
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-def display_sidebar_chat(lang_code: str, chatbot_t: dict):
-    """
-    Muestra el chatbot en el sidebar con soporte para contexto semántico
-    """
-    with st.sidebar:
-        # Estilos CSS para el chat
-        st.markdown("""
-        <style>
-            /* Contenedor del chat con scroll */
-            div[data-testid="stExpanderContent"] > div {
-                max-height: 60vh;
-                overflow-y: auto;
-                padding-right: 10px;
-            }
-            
-            /* Input fijo en la parte inferior */
-            div[data-testid="stHorizontalBlock"]:has(> div[data-testid="column"]) {
-                position: sticky;
-                bottom: 0;
-                background: white;
-                padding-top: 10px;
-                z-index: 100;
-            }
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-
-        # Inicializar el procesador de chat si no existe
-        if 'chat_processor' not in st.session_state:
-            st.session_state.chat_processor = ChatProcessor()
-
-        # Configurar contexto semántico si está activo
-        if st.session_state.get('semantic_agent_active', False):
-            semantic_data = st.session_state.get('semantic_agent_data')
-            if semantic_data:
-                st.session_state.chat_processor.set_semantic_context(
-                    text=semantic_data['text'],
-                    metrics=semantic_data['metrics'],
-                    graph_data=semantic_data['graph_data']
-                )
-
-        with st.expander("💬 Asistente Virtual", expanded=True):
-            try:
-                # Inicializar mensajes del chat
-                if 'sidebar_messages' not in st.session_state:
-                    # Mensaje inicial según el modo (normal o semántico)
-                    initial_message = (
-                        "¡Hola! Soy tu asistente de análisis semántico. ¿En qué puedo ayudarte?"
-                        if st.session_state.get('semantic_agent_active', False)
-                        else "¡Hola! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
-                    )
-                    st.session_state.sidebar_messages = [
-                        {"role": "assistant", "content": initial_message}
-                    ]
-
-                # Mostrar historial del chat
-                chat_container = st.container()
-                with chat_container:
-                    for message in st.session_state.sidebar_messages:
-                        with st.chat_message(message["role"]):
-                            st.markdown(message["content"])
+class ChatProcessor:
+    def __init__(self):
+        """Inicializa el procesador de chat con la API de Claude"""
+        self.client = anthropic.Anthropic(
+            api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
+        )
+        self.conversation_history = []
+        self.semantic_context = None
 
-                # Input del usuario
-                user_input = st.chat_input("Escribe tu mensaje...")
+    def set_semantic_context(self, text, metrics, graph_data):
+        """Configura el contexto semántico para el chat"""
+        self.semantic_context = {
+            'text_sample': text[:2000],  # Tomamos solo un fragmento
+            'key_concepts': metrics.get('key_concepts', []),
+            'graph_data': graph_data is not None
+        }
+        # Reiniciamos el historial para el nuevo contexto
+        self.conversation_history = []
 
-                if user_input:
-                    # Agregar mensaje del usuario
-                    st.session_state.sidebar_messages.append(
-                        {"role": "user", "content": user_input}
-                    )
+    def clear_semantic_context(self):
+        """Limpia el contexto semántico"""
+        self.semantic_context = None
+        self.conversation_history = []
 
-                    # Mostrar mensaje del usuario
-                    with chat_container:
-                        with st.chat_message("user"):
-                            st.markdown(user_input)
+    def process_chat_input(self, message: str, lang_code: str) -> Generator[str, None, None]:
+        """Procesa el mensaje del usuario y genera la respuesta"""
+        try:
+            # Construir el prompt del sistema según el contexto
+            if self.semantic_context:
+                system_prompt = f"""
+                Eres un asistente especializado en análisis semántico de textos. 
+                El usuario ha analizado un texto con los siguientes conceptos clave: 
+                {', '.join([c[0] for c in self.semantic_context['key_concepts'][:5]])}
+                
+                Responde preguntas específicas sobre este análisis, incluyendo:
+                - Interpretación de conceptos clave
+                - Relaciones entre conceptos
+                - Sugerencias para mejorar el texto
+                - Explicaciones sobre el gráfico semántico
+                """
+            else:
+                system_prompt = "Eres un asistente útil. Responde preguntas generales."
 
-                        # Mostrar respuesta del asistente
-                        with st.chat_message("assistant"):
-                            response_placeholder = st.empty()
-                            full_response = ""
+            # Agregar mensaje al historial
+            self.conversation_history.append({
+                "role": "user", 
+                "content": message
+            })
 
-                            # Obtener respuesta del procesador
-                            for chunk in st.session_state.chat_processor.process_chat_input(
-                                user_input, 
-                                lang_code
-                            ):
-                                full_response += chunk
-                                response_placeholder.markdown(full_response + "▌")
+            # Llamar a la API de Claude
+            with anthropic.Anthropic().messages.stream(
+                model="claude-3-sonnet-20240229",
+                max_tokens=4000,
+                temperature=0.7,
+                system=system_prompt,
+                messages=self.conversation_history
+            ) as stream:
+                for text in stream.text_stream:
+                    yield text
 
-                            response_placeholder.markdown(full_response)
-                            
-                            # Guardar respuesta
-                            st.session_state.sidebar_messages.append(
-                                {"role": "assistant", "content": full_response}
-                            )
-
-                    # Guardar en base de datos
-                    store_chat_history(
-                        username=st.session_state.username,
-                        messages=st.session_state.sidebar_messages,
-                        chat_type='semantic' if st.session_state.get('semantic_agent_active') else 'general'
-                    )
-
-                # Botón para limpiar el chat
-                if st.button("🔄 Limpiar conversación"):
-                    st.session_state.sidebar_messages = [
-                        {"role": "assistant", "content": "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte?"}
-                    ]
-                    st.rerun()
-
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Error en el chat: {str(e)}")
-                st.error("Ocurrió un error en el chat. Por favor, inténtalo de nuevo.")
+            # Actualizar historial (la API lo hace automáticamente)
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error en process_chat_input: {str(e)}")
+            yield "Lo siento, ocurrió un error al procesar tu mensaje. Por favor, inténtalo de nuevo."