app.py

import os
from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage, ServiceContext
from github import Github
import datetime
import gradio as gr


# Cargar entrenamiento y modelo
exec(os.environ.get('storage_context'))

# Carga contexto logs
exec(os.environ.get('logs_context'))
project_name = "PharmaWise 3.6 - demo Prospecto Genérico Vortioxetina V2C_STREAM"
    

# Función para generar respuesta
def predict(message):
    #respuesta = engine.query(message)

    # Respuesta con prompt sumado a la pregunta
    respuesta = engine.query(prompt + message)

    # Muestra la cadena que se va formando palabra por palabra
    partial_message = ""
    for chunk in respuesta.response_gen:
        partial_message += chunk
        yield partial_message

    #commit_to_github(message, partial_message)

# Función para hacer commit
def commit_to_github(message, response):
    if github_token:
        g = Github(github_token)
        repo = g.get_repo(repo_name)

        # Obtiene la fecha actual
        current_date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m")

        # Nombre del archivo: nombre_del_proyecto/año-mes-nombre_del_proyecto.txt
        file_name = f"{project_name}/{current_date}-{project_name}.txt"

        # Descripción del commit
        commit_message = f"Actualización de {current_date}"
        # Contenido. Fecha, pregunta, respuesta 
        content = f"({datetime.datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')})\nPregunta: {message}\nRespuesta: {response}\n----------\n" 

        
        try:
            # Busca existencia de un .txt para actualizarlo con la nueva info
            existing_file = repo.get_contents(file_name)
            existing_content = existing_file.decoded_content.decode('utf-8')
            new_content = f"{existing_content}{content}"
            repo.update_file(file_name, commit_message, new_content, existing_file.sha, branch="main")
        except:
            # Si el archivo no existe, lo crea. Ej: cuando empieza un nuevo mes se crea un nuevo .txt
            repo.create_file(file_name, commit_message, content, branch="main")


# Interfaz de Gradio
gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.Textbox(placeholder="Escribe una pregunta...", label="Pregunta"),
    outputs=gr.Textbox(label="Respuesta"),
    title=project_name,
    description="Realiza preguntas a tus datos y obtén respuestas en español.",
    theme='sudeepshouche/minimalist',
    examples=["¿Cuales son las contraindicaciones y como se toma?"],
    cache_examples=True,
).launch()