app.py

import os
import time
import groq
from google.cloud import texttospeech_v1 as texttospeech
import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
import speech_recognition as sr
from datetime import datetime, timedelta
from streamlit_autorefresh import st_autorefresh

# Configurar la página de Streamlit
st.set_page_config(page_title="Galatea Asistente - OMARDENT", layout="wide")

# Estilo CSS para el fondo
st.markdown(
    """
    <style>
    .reportview-container {
        background: radial-gradient(circle, rgba(209,238,174,1) 0%, rgba(11,135,128,1) 90%);
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True
)

# Agregar el logo
st.image("Logo icon.jpg", use_column_width=True)  # Asegúrate de que el archivo icon.jpg esté en la misma carpeta

# Cargar las claves API desde el archivo .env
load_dotenv()
groq_api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "credentials/botidinamix-g.json"

# Verificar que la clave API de Groq está configurada
if not groq_api_key:
    st.error("No API key provided for Groq. Please set your API key in the .env file.")
else:
    # Inicializar el cliente de Groq
    client_groq = groq.Groq(api_key=groq_api_key)

# Función para obtener respuesta de Groq y generar audio con Google TTS
def obtener_respuesta_groq(pregunta, contexto="", modelo="llama3-8b-8192", temperatura=0.5):
    if not pregunta:
        st.error("La pregunta no puede estar vacía.")
        return "Lo siento, la pregunta no puede estar vacía."

    try:
        with st.spinner('Evaluando su respuesta...'):
            # Hacer la llamada a la API de Groq con el rol de Galatea
            contexto = "Actúas como Galatea, la asistente virtual de la clínica odontológica Omardent. Tu función es recordar citas y eventos de forma clara y profesional."
            response = client_groq.chat.completions.create(
                messages=[
                    {"role": "system", "content": contexto},
                    {"role": "user", "content": pregunta}
                ],
                model=modelo
            )
        
        # Acceder al contenido de la respuesta de Groq
        respuesta = response.choices[0].message.content.strip()

        # Configurar la solicitud de síntesis de voz (Google TTS)
        client = texttospeech.TextToSpeechClient()
        input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=respuesta)
        voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(
            language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.FEMALE
        )
        audio_config = texttospeech.AudioConfig(
            audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3
        )

        # Realizar la solicitud de síntesis de voz
        response_audio = client.synthesize_speech(
            input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config
        )

        # Guardar el archivo de audio temporalmente
        audio_file_path = f'tmp_respuesta_{int(time.time())}.mp3'
        with open(audio_file_path, 'wb') as audio_file:
            audio_file.write(response_audio.audio_content)
        
        # Devolver la respuesta y la ruta del archivo de audio
        return respuesta, audio_file_path

    except Exception as e:
        st.error(f"Error al generar la respuesta y el audio: {e}")
        return "Lo siento, ocurrió un error al procesar tu solicitud.", None

# Función para manejar el chat del asistente
def mostrar_galatea_asistente():
    st.title("🦷 Galatea - Asistente Virtual OMARDENT")

    # Inicializa el historial del chat y el temporizador
    if 'mensajes_chat' not in st.session_state:
        st.session_state['mensajes_chat'] = []

    if 'respuesta_programada' not in st.session_state:
        st.session_state['respuesta_programada'] = None

    # Mostrar los mensajes del chat
    for mensaje in st.session_state['mensajes_chat']:
        clase = "user" if mensaje["role"] == "user" else "assistant"
        st.markdown(f'<div class="chat-message {clase}">{mensaje["content"]}</div>', unsafe_allow_html=True)

    # Entrada de texto para la pregunta del usuario
    pregunta_usuario = st.text_input("Escribe tu pregunta aquí:")

    # Selector de intervalo de tiempo
    intervalo = st.selectbox("Selecciona el intervalo de tiempo (minutos)", [1, 2, 5, 10, 15, 30, 60])

    # Grabar y transcribir audio
    if st.button("Grabar y Transcribir Audio"):
        recognizer = sr.Recognizer()
        with sr.Microphone() as source:
            st.info("Grabando...")
            audio = recognizer.listen(source, timeout=5)
            st.info("Grabación completa")

        try:
            text = recognizer.recognize_google(audio, language="es-ES")
            pregunta_usuario = text  # Usar la transcripción como la pregunta
        except sr.UnknownValueError:
            st.error("No se pudo entender el audio")
        except sr.RequestError:
            st.error("Error al solicitar el servicio de reconocimiento de voz")

    # Programar la pregunta para ser respondida después del intervalo de tiempo seleccionado
    if st.button("Programar Respuesta"):
        if pregunta_usuario:
            # Guardar la pregunta en el historial
            st.session_state['mensajes_chat'].append({"role": "user", "content": pregunta_usuario})

            # Calcular el tiempo en segundos
            tiempo_en_segundos = intervalo * 60
            tiempo_ejecucion = datetime.now() + timedelta(minutes=intervalo)
            st.success(f"La respuesta se generará a las {tiempo_ejecucion.strftime('%H:%M:%S')}")

            # Guardar la información de la respuesta programada
            st.session_state['respuesta_programada'] = {
                'pregunta': pregunta_usuario,
                'tiempo_ejecucion': tiempo_ejecucion,
                'tiempo_en_segundos': tiempo_en_segundos,
                'audio_file_path': None,
                'notificacion_reproducida': False  # Para saber si se ha reproducido la notificación
            }

# Actualizar la interfaz cada segundo para verificar si el tiempo ha pasado y mostrar el contador
st_autorefresh(interval=1000, key="data_refresh")

# Verificar si hay una respuesta programada que deba ejecutarse
if 'respuesta_programada' in st.session_state and st.session_state['respuesta_programada']:
    respuesta_programada = st.session_state['respuesta_programada']

    # Mostrar el contador del tiempo restante
    tiempo_restante = respuesta_programada['tiempo_ejecucion'] - datetime.now()
    if tiempo_restante.total_seconds() > 0:
        minutos, segundos = divmod(int(tiempo_restante.total_seconds()), 60)
        horas, minutos = divmod(minutos, 60)
        tiempo_restante_str = f"{horas}h {minutos}m {segundos}s" if horas > 0 else f"{minutos}m {segundos}s"
        st.info(f"Tiempo restante: {tiempo_restante_str}")
    if st.session_state['respuesta_programada']['notificacion_reproducida'] and st.session_state['respuesta_programada']['audio_file_path'] is None:
        respuesta, audio_file_path = obtener_respuesta_groq(respuesta_programada['pregunta'])

        # Guardar la respuesta y el audio en el estado
        st.session_state['mensajes_chat'].append({"role": "assistant", "content": respuesta})
        st.session_state['respuesta_programada']['audio_file_path'] = audio_file_path

    # Reproducir el audio si ya fue generado
    if st.session_state['respuesta_programada']['audio_file_path']:
        audio_file_path = st.session_state['respuesta_programada']['audio_file_path']
        with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
            st.audio(audio_file.read(), format="audio/mp3")

# Función principal
def main():
    mostrar_galatea_asistente()

if __name__ == "__main__":
    main()