Actualizar app.py

app.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import os
 import json
 from datetime import datetime
 import logging
+import threading
 
 # Configuración de logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -22,10 +23,10 @@ class BATUTOChatbot:
     def __init__(self):
         self.conversation_history = []
         self.config = {
-            "deepseek_api_key": "",
-            "openai_api_key": "", 
-            "max_tokens": 400,
-            "temperature": 0.7
+            'deepseek_api_key': '',
+            'openai_api_key': '', 
+            'max_tokens': 400,
+            'temperature': 0.7
         }
     
     def update_config(self, deepseek_key, openai_key, max_tokens, temperature):
@@ -33,48 +34,48 @@ class BATUTOChatbot:
         updated = False
         
         if deepseek_key:
-            self.config["deepseek_api_key"] = deepseek_key
+            self.config['deepseek_api_key'] = deepseek_key
             updated = True
         if openai_key:
-            self.config["openai_api_key"] = openai_key
+            self.config['openai_api_key'] = openai_key
             updated = True
         if max_tokens:
-            self.config["max_tokens"] = int(max_tokens)
+            self.config['max_tokens'] = int(max_tokens)
             updated = True
         if temperature:
-            self.config["temperature"] = float(temperature)
+            self.config['temperature'] = float(temperature)
             updated = True
             
         # Actualizar agentes
         model_manager.set_config(self.config)
         api_agent.set_config(self.config)
         
-        return "✅ Configuración actualizada" if updated else "ℹ️ Sin cambios"
+        return 'Configuración actualizada' if updated else 'Sin cambios'
     
     def get_system_status(self):
         """Obtiene el estado del sistema"""
-        has_deepseek = bool(self.config.get("deepseek_api_key"))
-        has_openai = bool(self.config.get("openai_api_key"))
+        has_deepseek = bool(self.config.get('deepseek_api_key'))
+        has_openai = bool(self.config.get('openai_api_key'))
         models_loaded = model_manager.loaded
         
-        status_html = f"""
+        status_html = f'''
         <div style='padding: 15px; border-radius: 10px; background: #f8f9fa; border: 2px solid #e9ecef;'>
-            <h4 style='margin-top: 0;'>🔧 Estado del Sistema</h4>
-            <p><strong>Modelos locales:</strong> {'✅ Cargados' if models_loaded else '🔄 Cargando...'}</p>
-            <p><strong>DeepSeek API:</strong> {'✅ Configurada' if has_deepseek else '❌ No configurada'}</p>
-            <p><strong>OpenAI API:</strong> {'✅ Configurada' if has_openai else '❌ No configurada'}</p>
+            <h4 style='margin-top: 0;'>Estado del Sistema</h4>
+            <p><strong>Modelos locales:</strong> {'Cargados' if models_loaded else 'Cargando...'}</p>
+            <p><strong>DeepSeek API:</strong> {'Configurada' if has_deepseek else 'No configurada'}</p>
+            <p><strong>OpenAI API:</strong> {'Configurada' if has_openai else 'No configurada'}</p>
             <p><strong>Mensajes en sesión:</strong> {len(self.conversation_history)}</p>
         </div>
-        """
+        '''
         return status_html
     
     def chat_response(self, message, history):
         """Genera respuesta del chatbot optimizado para HF"""
         if not message.strip():
-            return ""
+            return ''
         
         # Mostrar indicador de typing
-        yield "🔄 Procesando..."
+        yield 'Procesando...'
         
         try:
             # Detectar intención y mejorar prompt
@@ -82,44 +83,44 @@ class BATUTOChatbot:
             enhanced_prompt = prompt_generator.enhance_prompt(message, intent)
             
             # Intentar usar APIs primero
-            api_result = api_agent.generate_response(enhanced_prompt, intent["is_code"])
+            api_result = api_agent.generate_response(enhanced_prompt, intent['is_code'])
             
-            if api_result["response"]:
+            if api_result['response']:
                 # Usar respuesta de API
-                response_text = api_result["response"]
-                source = api_result["source"]
+                response_text = api_result['response']
+                source = api_result['source']
             else:
                 # Usar modelo local como fallback
                 response_text = model_manager.generate_local_response(
                     enhanced_prompt, 
-                    intent["is_code"],
-                    max_length=200  # Reducido para HF
+                    intent['is_code'],
+                    max_length=200
                 )
-                source = "local"
+                source = 'local'
             
             # Agregar metadata a la respuesta
-            metadata = f"\n\n---\n*🔧 Fuente: {source.upper()}*"
-            if intent["is_code"]:
-                metadata += f" | 💻 *Tipo: Código*"
+            metadata = f'\n\n---\nFuente: {source.upper()}'
+            if intent['is_code']:
+                metadata += f' | Tipo: C��digo'
             else:
-                metadata += f" | 💬 *Tipo: Conversación*"
+                metadata += f' | Tipo: Conversación'
             
             full_response = response_text + metadata
             
             # Guardar en historial
             self.conversation_history.append({
-                "timestamp": datetime.now().isoformat(),
-                "user": message,
-                "bot": response_text,
-                "source": source,
-                "intent": intent
+                'timestamp': datetime.now().isoformat(),
+                'user': message,
+                'bot': response_text,
+                'source': source,
+                'intent': intent
             })
             
             yield full_response
             
         except Exception as e:
-            error_msg = f"❌ Error: {str(e)}"
-            logger.error(f"Error en chat_response: {e}")
+            error_msg = f'Error: {str(e)}'
+            logger.error(f'Error en chat_response: {e}')
             yield error_msg
     
     def clear_conversation(self):
@@ -132,20 +133,19 @@ chatbot = BATUTOChatbot()
 
 # Cargar modelos al inicio (async)
 def load_models_async():
-    logger.info("🔄 Cargando modelos en segundo plano...")
+    logger.info('Cargando modelos en segundo plano...')
     model_manager.load_models()
-    logger.info("✅ Modelos cargados exitosamente")
+    logger.info('Modelos cargados exitosamente')
 
 # Iniciar carga de modelos
-import threading
 model_loader = threading.Thread(target=load_models_async, daemon=True)
 model_loader.start()
 
 # Configuración de la interfaz Gradio para HF
 with gr.Blocks(
-    title="BATUTO Chatbot - Asistente Educativo",
+    title='BATUTO Chatbot - Asistente Educativo',
     theme=gr.themes.Soft(),
-    css="""
+    css='''
     .gradio-container {
         max-width: 1000px !important;
         margin: auto;
@@ -159,95 +159,95 @@ with gr.Blocks(
         border-radius: 10px;
         color: white;
     }
-    """
+    '''
 ) as demo:
     
-    gr.Markdown("""
-    # 🤖 BATUTO Chatbot - Asistente Educativo
+    gr.Markdown('''
+    # BATUTO Chatbot - Asistente Educativo
     **Sistema inteligente con modelos locales y APIs externas**  
     *Desplegado en Hugging Face Spaces - Versión Optimizada*
-    """)
+    ''')
     
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
             # Área de chat
-            gr.Markdown("### 💬 Conversación")
+            gr.Markdown('### Conversación')
             chatbot_interface = gr.Chatbot(
-                label="Chat con BATUTO",
+                label='Chat con BATUTO',
                 height=400,
                 show_copy_button=True,
                 container=True
             )
             msg = gr.Textbox(
-                label="Escribe tu mensaje",
-                placeholder="Pregunta sobre programación, explica conceptos, pide ejemplos...",
+                label='Escribe tu mensaje',
+                placeholder='Pregunta sobre programación, explica conceptos, pide ejemplos...',
                 lines=2,
                 max_lines=4
             )
             
             with gr.Row():
-                submit_btn = gr.Button("🚀 Enviar", variant="primary")
-                clear_btn = gr.Button("🧹 Limpiar", variant="secondary")
+                submit_btn = gr.Button('Enviar', variant='primary')
+                clear_btn = gr.Button('Limpiar', variant='secondary')
         
         with gr.Column(scale=1):
             # Panel de estado
-            gr.Markdown("### 📊 Estado del Sistema")
+            gr.Markdown('### Estado del Sistema')
             status_display = gr.HTML()
             
             # Configuración rápida
-            with gr.Accordion("⚙️ Configuración Rápida", open=False):
+            with gr.Accordion('Configuración Rápida', open=False):
                 with gr.Group():
                     deepseek_key = gr.Textbox(
-                        label="DeepSeek API Key",
-                        type="password",
-                        placeholder="sk-...",
-                        info="Opcional - para respuestas mejoradas"
+                        label='DeepSeek API Key',
+                        type='password',
+                        placeholder='sk-...',
+                        info='Opcional - para respuestas mejoradas'
                     )
                     openai_key = gr.Textbox(
-                        label="OpenAI API Key", 
-                        type="password",
-                        placeholder="sk-...",
-                        info="Opcional - alternativa"
+                        label='OpenAI API Key', 
+                        type='password',
+                        placeholder='sk-...',
+                        info='Opcional - alternativa'
                     )
                     
                     with gr.Row():
                         max_tokens = gr.Slider(
-                            label="Tokens máx",
+                            label='Tokens máx',
                             minimum=100,
                             maximum=800,
                             value=400,
                             step=50
                         )
                         temperature = gr.Slider(
-                            label="Temperatura",
+                            label='Temperatura',
                             minimum=0.1,
                             maximum=1.0,
                             value=0.7,
                             step=0.1
                         )
                     
-                    save_config_btn = gr.Button("💾 Guardar Config", size="sm")
-                    config_output = gr.Textbox(label="Estado", interactive=False)
+                    save_config_btn = gr.Button('Guardar Config', size='sm')
+                    config_output = gr.Textbox(label='Estado', interactive=False)
             
             # Información
-            with gr.Accordion("ℹ️ Cómo usar", open=True):
-                gr.Markdown("""
+            with gr.Accordion('Cómo usar', open=True):
+                gr.Markdown('''
                 **Ejemplos:**
-                - 💻 *"Muéstrame una función Python para ordenar listas"*
-                - 💬 *"Explica qué es machine learning"*  
-                - 🔧 *"Corrige este código: [tu código]"*
+                - Muéstrame una función Python para ordenar listas
+                - Explica qué es machine learning
+                - Corrige este código: [tu código]
                 
                 **Fuentes:**
-                1. 🚀 DeepSeek API (si se configura)
-                2. ⚡ OpenAI API (si se configura)  
-                3. 🤖 Modelos locales (fallback)
-                """)
+                1. DeepSeek API (si se configura)
+                2. OpenAI API (si se configura)  
+                3. Modelos locales (fallback)
+                ''')
     
     # Event handlers
     def handle_submit(message, history):
         if not message.strip():
-            return "", history
-        return "", history + [[message, None]]
+            return '', history
+        return '', history + [[message, None]]
     
     # Conectar el botón de enviar
     submit_btn.click(
@@ -294,12 +294,11 @@ with gr.Blocks(
     )
 
 # Configuración específica para Hugging Face Spaces
-if __name__ == "__main__":
+if __name__ == '__main__':
     demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
+        server_name='0.0.0.0',
         server_port=7860,
         share=True,
         show_error=True,
-        debug=False,
-        favicon_path=None
+        debug=False
     )