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import streamlit as st
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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from Llm_local import generarPages, informes_mistral,extraer_texto, extraer_texto_word, generar_docx, generar_pdf
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col1, col2 = st.columns([1, 4])
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with col1:
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st.image("Procuradurialogo.jpg", width=600)
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with col2:
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st.markdown("""
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<div style='display: flex; align-items: center; height: 100%;'>
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<h1 style='margin: 0; text-align: center;'>ProcurIA</h1>
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</div>
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""", unsafe_allow_html=True)
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st.sidebar.title("Menú de Funciones")
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generarPages()
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if "messages" not in st.session_state:
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st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "Hola!, en qué puedo ayudarte?"}]
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model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
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archivo = st.file_uploader("📂 Sube tus documentos PDF o WORD ¡Para hacer un informe!", type=["pdf", "txt"], accept_multiple_files=True)
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if archivo:
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texto_total = ""
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for archivo_item in archivo:
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contenido = ""
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if archivo_item.name.endswith(".pdf"):
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contenido = extraer_texto(archivo_item)
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elif archivo_item.name.endswith(".docx"):
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contenido = extraer_texto_word(archivo_item)
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if contenido.strip():
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texto_total += f"\n---\nDOCUMENTO: {archivo_item.name}\n{contenido.strip()}\n"
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if texto_total.strip():
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resumen_completo = [""]
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def resumen_streaming():
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for palabra in informes_mistral(texto_total):
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resumen_completo[0] += palabra
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yield palabra
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st.subheader("📄 Informe de todos los documentos:")
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st.write_stream(resumen_streaming())
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pdf_bytes = generar_pdf(resumen_completo[0])
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st.download_button("📄 Descargar Informe en PDF", data=pdf_bytes, file_name="resumen_global.pdf", mime="application/pdf")
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docx_buffer = generar_docx(resumen_completo[0])
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st.download_button("📝 Descargar Informe en Word", data=docx_buffer, file_name="resumen_global.docx",
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mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document") |
