import gradio as gr

from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables from the .env file de forma local
load_dotenv()
import base64

with open("Iso_Logotipo_Ceibal.png", "rb") as image_file:
    encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
import os
import openai

openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']

SYSTEM_PROMPT = '''Sos mentor de un curso de Pensamiento Computacional en una plataforma online.
Los estudiantes son docentes hombres y mujeres de educación secundaria en Uruguay. 
Te enviaré preguntas que se hacen en el foro del curso y una respuesta para calificar. 
Deberás indicarme una valoración de la respuesta y un puntaje en la escala del 1 al 5, siendo 1 el puntaje mínimo y 5 el máximo. 
El formato de la salida deberá ser el siguiente (los valores son solamente a modo de ejemplo): 
"Puntaje: 3.
Devolución: La respuesta está bien y describe de forma correcta lo que se pregunta. 
Se podría haber discutido un poco más sobre el concepto de aprendizaje.'''

def add_new_message(pregunta,respuesta):
    new_chat = []
    new_chat.append({"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT})
    new_chat.append({"role": "user","content":'Pregunta: {} .Respuesta a calificar {}'.format(pregunta,respuesta)})
    return new_chat
    
          

def respond(pregunta, respuesta):
    prompt = add_new_message(pregunta, respuesta)
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages= prompt,
        temperature=0.5,
        max_tokens=120
        ).choices[0].message.content
    return response

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("""
    <center>
    <h1>
    Corrección de tareas con ChatGPT
    </h1>
    <img src='data:image/jpg;base64,{}' width=200px>
    <h3>
    Este espacio permite probar un prototipo de asistente para corrección de tareas de PC basado en ChatGTP de OpenAI.
    </h3>
    </center>
    """.format(encoded_image))
    with gr.Row():
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                msg = gr.Textbox(label="Pregunta")
                msg2 = gr.Textbox(label="Respuesta")
                btn = gr.Button("Enviar")

            with gr.Column():
                output = gr.Textbox(label="Puntaje del 1 al 5 y devolución de la respuesta")

    btn.click(respond, inputs=[msg, msg2], outputs=output)
demo.launch()