Update app.py

app.py

@@ -51,9 +51,9 @@ exec(os.environ.get('storage_context'))
 ### Inicio context ###
 
 # load index
-prompt = """Eres el asistente virtual de la empresa Pharma.IA, responde las consultas como un experto en fabricacion de medicamentos, validacion de software e inteligencia artificial. Responder en español y en forma breve. 
+system_prompt = """Eres el asistente virtual de la empresa Pharma.IA, responde las consultas como un experto en fabricacion de medicamentos, validacion de software e inteligencia artificial. Responder en español y en forma breve. 
 Cuando no tengas la respuesta indica al usuario que consulte a info@pharma-ia.com.ar. Consulta:
- """
+"""
 ### Fin context ###
 
 
@@ -63,43 +63,93 @@ from gradio import components
 import textwrap
 
 
-def responder(pregunta):
-    try:
-        # Respuesta con prompt sumado a la pregunta
-        respuesta = query_engine.query(prompt + pregunta)
-
-        # Muestra la cadena que se va formando palabra por palabra
-        partial_message = ""
-        for chunk in respuesta.response_gen:
-            partial_message += chunk
-            yield partial_message
-    except Exception as e:
-        # Si hay algún error, devolver un mensaje de error
-        yield "Por favor, intenta realizar una pregunta más acotada."
-
-        
 # Definir la interfaz de usuario con Gradio
 with gr.Blocks(theme='sudeepshouche/minimalist') as demo:
-
+    chat_history = []
+    chat_history_engine = []
+       
+
+
+    def refresh(chat_history):
+        global kg_data
+        global chat_history_engine
+        kg_data = []
+        chat_history_engine = []
+        chat_history = [[None, None]]
+        gr.Info("¡Listo! Ya puedes seguir chateando.")
+        return chat_history
+
+
+    def summarize_assistant_messages(chat_history: List[ChatMessage]) -> List[ChatMessage]:
+        # Encontrar la anteúltima respuesta del asistente
+        assistant_messages = [msg for msg in chat_history if msg.role == MessageRole.ASSISTANT]
+        if len(assistant_messages) < 2:
+            return chat_history  # No hay suficientes mensajes del asistente para resumir
+    
+        anteultima_respuesta = assistant_messages[-2]
+    
+        # Usar GPT-3.5 para generar un resumen de la anteúltima respuesta del asistente
+        prompt = Prompt(f"Responder SOLO con un resumen completo pero más corto del siguiente texto: \n\n{anteultima_respuesta.content}")
+        llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1)
+        response = llm.predict(prompt)
+    
+        # Crear un nuevo ChatMessage con el resumen como contenido y el rol de asistente
+        summarized_message = ChatMessage(content=response, role=MessageRole.ASSISTANT)
+    
+        # Reconstruir el historial de chat reemplazando la anteúltima respuesta del asistente con el resumen
+        new_chat_history = [msg if msg != anteultima_respuesta else summarized_message for msg in chat_history]
+    
+        return new_chat_history
+        
+    
+    def respond(message, chat_history):      
+        global chat_history_engine
+        global result_metadata
+ 
+        # Si chat_history está vacío, inicialízalo con el mensaje del usuario actual
+        if not chat_history:  
+            chat_history = [[message, ""]]  
+        else:
+            # Si chat_history no está vacío, agrega el mensaje actual al final de la lista
+            chat_history.append([message, ""])
+
+        chat_history_engine = summarize_assistant_messages(chat_history_engine)
+        #chat_history_engine.append(ChatMessage(role=MessageRole.USER, content=message))   
+        response = chat_engine.stream_chat(message, chat_history=chat_history_engine)
+      
+          
+        for text in response.response_gen:
+            chat_history[-1][1] += text  # Agrega el texto de respuesta al último mensaje en chat_history
+            yield "", chat_history
+
+        print("----------")
+        print(memory.get_all())
+
+
+
+            
     gr.Markdown("""
     # Asistente Pharma.IA
     Realiza tus consultas sobre nuestras actividades y servicios
     """)
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            pregunta = gr.Text(label="Consultas", placeholder='Escribe tu pregunta aquí...')
-
-            with gr.Row():
+            chatbot = gr.Chatbot(show_label=False, show_copy_button=True, ) #layout="panel"             
+            pregunta = gr.Textbox(show_label=False, autofocus=True, placeholder="Realiza tu consulta...")
+            pregunta.submit(respond, [pregunta, chatbot], [pregunta, chatbot])
+                
+            with gr.Row():                    
                 btn_send = gr.Button(value="Preguntar", variant="primary")
                 clear = gr.Button(value="Limpiar")
 
-            #gr.Examples(label="Ejemplos", examples=[""], inputs=[pregunta])
 
-        with gr.Column():
-            response = gr.Textbox(label="Respuesta")
+    btn_send.click(respond, [pregunta, chatbot], [pregunta, chatbot])
+
+    clear.click(refresh, inputs=[chatbot], outputs=[chatbot])
+    
+    #response.change(visible, [], [btn_graph])
 
-    btn_send.click(responder, inputs=[pregunta], outputs=[response])
-    clear.click(lambda: None, None, pregunta, queue=False)
 
 demo.queue()
 demo.launch()