Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,6 @@ import streamlit as st
 from database import KodeksProcessor
 from chatbot import Chatbot
 import os
-import pandas as pd
 
 def initialize_session_state():
     if 'chatbot' not in st.session_state:
@@ -23,70 +22,46 @@ def main():
                 processor.process_all_files("data/kodeksy")
         st.session_state.db_initialized = True
 
-    # Sidebar do nawigacji
-    st.sidebar.title("Nawigacja")
-    page = st.sidebar.radio("Wybierz stronę:", ["Chatbot", "Podgląd danych"])
-
-    if page == "Chatbot":
-        # Przycisk do czyszczenia historii
-        if st.sidebar.button("Wyczyść historię"):
-            st.session_state.chatbot.clear_history()
-            st.session_state.messages = []
-            st.experimental_rerun()
-
-        # Wyświetlenie historii czatu
-        for message in st.session_state.messages:
-            with st.chat_message(message["role"]):
-                st.markdown(message["content"])
+    # Przycisk do czyszczenia historii
+    if st.sidebar.button("Wyczyść historię"):
+        st.session_state.chatbot.clear_history()
+        st.session_state.messages = []
+        st.rerun()
 
-        # Input użytkownika
-        if prompt := st.chat_input("Zadaj pytanie dotyczące prawa..."):
-            # Dodaj pytanie użytkownika do historii
-            st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+    # Wyświetlenie historii czatu
+    for message in st.session_state.messages:
+        with st.chat_message(message["role"]):
+            st.markdown(message["content"])
 
-            with st.chat_message("user"):
-                st.markdown(prompt)
+    # Input użytkownika
+    if prompt := st.chat_input("Zadaj pytanie dotyczące prawa..."):
+        # Dodaj pytanie użytkownika do historii
+        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
 
-            # Wyszukaj odpowiednie fragmenty w bazie
-            processor = KodeksProcessor()
-            relevant_chunks = processor.search(prompt)
+        with st.chat_message("user"):
+            st.markdown(prompt)
 
-            # Wygeneruj odpowiedź
-            with st.chat_message("assistant"):
-                message_placeholder = st.empty()
-                full_response = ""
-
-                context = st.session_state.chatbot.generate_context(
-                    [{"text": doc} for doc in relevant_chunks['documents'][0]]
-                )
+        # Wyszukaj odpowiednie fragmenty w bazie
+        processor = KodeksProcessor()
+        relevant_chunks = processor.search(prompt)
 
-                for response_chunk in st.session_state.chatbot.get_response(prompt, context):
-                    full_response += response_chunk
-                    message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
+        # Wygeneruj odpowiedź
+        with st.chat_message("assistant"):
+            message_placeholder = st.empty()
+            full_response = ""
 
-                message_placeholder.markdown(full_response)
+            context = st.session_state.chatbot.generate_context(
+                [{"text": doc} for doc in relevant_chunks['documents'][0]]
+            )
 
-            # Dodaj odpowiedź asystenta do historii
-            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
+            for response_chunk in st.session_state.chatbot.get_response(prompt, context):
+                full_response += response_chunk
+                message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
 
-    elif page == "Podgląd danych":
-        st.subheader("Dane w bazie")
-        processor = KodeksProcessor()
-        
-        # Pobierz wszystkie dokumenty z bazy
-        all_docs = processor.collection.query(query_texts=[""], n_results=1000)
-        
-        # Przygotuj dane do wyświetlenia
-        data = []
-        for doc in all_docs['documents'][0]:
-            data.append(doc)
+            message_placeholder.markdown(full_response)
 
-        # Wyświetl dane w tabeli
-        if data:
-            df = pd.DataFrame(data)
-            st.dataframe(df)
-        else:
-            st.write("Brak danych w bazie.")
+        # Dodaj odpowiedź asystenta do historii
+        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
 
 if __name__ == "__main__":
     main()