app.py

import os
import openai
from transformers import pipeline, Conversation
import gradio as gr
import json
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()


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

def clear_chat(message, chat_history):
     return "", []

def add_new_message(message,topic,age_range, chat_history):
     new_chat = []
     
     new_chat.append({"role": "system", "content": 'Sos encargado de hacer preguntas y llevar los puntos de un juego. Es un juego de preguntas y respuestas, tú tienes que hacer las preguntas del tema {} para un rango de edad de {}. Empieza con las preguntas desde el comienzo y es muy importante que solo hagas una pregunta por vez, hasta 4 preguntas para finalmente dar el resultado final. Da 3 opciones de respuesta por cada pregunta.'.format(topic,age_range)})
   
     for turn in chat_history:
          user, bot = turn
          new_chat.append({"role": "user", "content": user})
          new_chat.append({"role": "assistant","content":bot})
     new_chat.append({"role": "user","content":message})
     return new_chat
    
          

def respond(message, person,age_range, chat_history):
    prompt = add_new_message(message, person, age_range, chat_history)
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages= prompt,
        temperature=0.5,
        max_tokens=1000,
        stream=True,
        )

    token_counter = 0 
    partial_words = "" 

    counter=0
    for chunk in response:
        chunk_message = chunk['choices'][0]['delta']
        if(len(chat_history))<1:
            # print("entró acaá")
            partial_words += chunk_message.content
            chat_history.append([message,chunk_message.content])
        else:
            # print("antes", chat_history)
            if(len(chunk_message)!=0):
                if(len(chunk_message)==2):
                    partial_words += chunk_message.content
                    chat_history.append([message,chunk_message.content])
                else:
                    partial_words += chunk_message.content
                    chat_history[-1] =([message,partial_words])
        yield "",chat_history



def start( person,age_range, chat_history):
    message=  "Quiero empezar!"
    yield "",respond(message, person,age_range, chat_history)




with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("""
    <center>
    <h1>
    Uso de AI para un juego de preguntas.
    </h1>
    <img src='data:image/jpg;base64,{}' width=200px>
    <h3>
    Con este espacio podrás jugar a responder preguntas de manera correcta a un tema y sumar puntos!
    </h3>
    </center>
    """.format(encoded_image))
    with gr.Row():
        topic = gr.Textbox(label="Escribí el tema:")
        choice_age = gr.Radio(
                [
                    ("<12", "menores de 12 años"),
                    ("12-15", "entre 12 y 15 años"),
                    ("15-18", "entre 15 y 18 años"),
                    (">18" ,"mayores de 18"),
                ],
                label="Cuál es tu edad?",
            )
        start_btn = gr.Button("Quiero comenzar!")
    with gr.Row():
        chatbot = gr.Chatbot( height=550) #just to fit the notebook
    with gr.Row():
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=4):
                msg = gr.Textbox(label="Texto de entrada", value="Empecemos")
            with gr.Column(scale=1):
                btn = gr.Button("Enviar")
                clear = gr.ClearButton(components=[msg, chatbot], value="Borrar chat")

   


    btn.click(respond, inputs=[msg,topic,choice_age, chatbot], outputs=[msg, chatbot])
    msg.submit(respond, inputs=[msg, topic,choice_age,chatbot], outputs=[msg, chatbot]) #Press enter to submit
    clear.click(clear_chat,inputs=[msg, chatbot], outputs=[msg, chatbot])
    start_btn.click(respond, inputs=[msg,topic,choice_age, chatbot], outputs=[msg, chatbot])
demo.queue()
demo.launch()