Create app.py

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@@ -0,0 +1,305 @@
+import gradio as gr
+import os
+import json
+from datetime import datetime
+import logging
+
+# Configuración de logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Importar módulos personalizados
+from model_manager import ModelManager
+from api_agent import APIAgent
+from prompt_generator import PromptGenerator
+
+# Inicializar componentes
+model_manager = ModelManager()
+api_agent = APIAgent()
+prompt_generator = PromptGenerator()
+
+class BATUTOChatbot:
+    def __init__(self):
+        self.conversation_history = []
+        self.config = {
+            "deepseek_api_key": "",
+            "openai_api_key": "", 
+            "max_tokens": 400,
+            "temperature": 0.7
+        }
+    
+    def update_config(self, deepseek_key, openai_key, max_tokens, temperature):
+        """Actualiza la configuración desde la UI"""
+        updated = False
+        
+        if deepseek_key:
+            self.config["deepseek_api_key"] = deepseek_key
+            updated = True
+        if openai_key:
+            self.config["openai_api_key"] = openai_key
+            updated = True
+        if max_tokens:
+            self.config["max_tokens"] = int(max_tokens)
+            updated = True
+        if 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"
+    
+    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"))
+        models_loaded = model_manager.loaded
+        
+        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>
+            <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 ""
+        
+        # Mostrar indicador de typing
+        yield "🔄 Procesando..."
+        
+        try:
+            # Detectar intención y mejorar prompt
+            intent = prompt_generator.detect_intent(message)
+            enhanced_prompt = prompt_generator.enhance_prompt(message, intent)
+            
+            # Intentar usar APIs primero
+            api_result = api_agent.generate_response(enhanced_prompt, intent["is_code"])
+            
+            if api_result["response"]:
+                # Usar respuesta de API
+                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
+                )
+                source = "local"
+            
+            # Agregar metadata a la respuesta
+            metadata = f"\n\n---\n*🔧 Fuente: {source.upper()}*"
+            if intent["is_code"]:
+                metadata += f" | 💻 *Tipo: Código*"
+            else:
+                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
+            })
+            
+            yield full_response
+            
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"❌ Error: {str(e)}"
+            logger.error(f"Error en chat_response: {e}")
+            yield error_msg
+    
+    def clear_conversation(self):
+        """Limpia la conversación"""
+        self.conversation_history.clear()
+        return None, []
+
+# Crear instancia del chatbot
+chatbot = BATUTOChatbot()
+
+# Cargar modelos al inicio (async)
+def load_models_async():
+    logger.info("🔄 Cargando modelos en segundo plano...")
+    model_manager.load_models()
+    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",
+    theme=gr.themes.Soft(),
+    css="""
+    .gradio-container {
+        max-width: 1000px !important;
+        margin: auto;
+    }
+    .chat-container {
+        height: 500px;
+    }
+    .status-panel {
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        padding: 20px;
+        border-radius: 10px;
+        color: white;
+    }
+    """
+) as demo:
+    
+    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")
+            chatbot_interface = gr.Chatbot(
+                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...",
+                lines=2,
+                max_lines=4
+            )
+            
+            with gr.Row():
+                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")
+            status_display = gr.HTML()
+            
+            # Configuración rápida
+            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"
+                    )
+                    openai_key = gr.Textbox(
+                        label="OpenAI API Key", 
+                        type="password",
+                        placeholder="sk-...",
+                        info="Opcional - alternativa"
+                    )
+                    
+                    with gr.Row():
+                        max_tokens = gr.Slider(
+                            label="Tokens máx",
+                            minimum=100,
+                            maximum=800,
+                            value=400,
+                            step=50
+                        )
+                        temperature = gr.Slider(
+                            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)
+            
+            # Información
+            with gr.Accordion("ℹ️ Cómo usar", open=True):
+                gr.Markdown("""
+                **Ejemplos:**
+                - 💻 *"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)
+                """)
+    
+    # Event handlers
+    def handle_submit(message, history):
+        if not message.strip():
+            return "", history
+        return "", history + [[message, None]]
+    
+    # Conectar el botón de enviar
+    submit_btn.click(
+        handle_submit,
+        inputs=[msg, chatbot_interface],
+        outputs=[msg, chatbot_interface]
+    ).then(
+        chatbot.chat_response,
+        inputs=[msg, chatbot_interface],
+        outputs=[chatbot_interface]
+    )
+    
+    # Enter también envía
+    msg.submit(
+        handle_submit,
+        inputs=[msg, chatbot_interface],
+        outputs=[msg, chatbot_interface]
+    ).then(
+        chatbot.chat_response,
+        inputs=[msg, chatbot_interface],
+        outputs=[chatbot_interface]
+    )
+    
+    # Limpiar chat
+    clear_btn.click(
+        chatbot.clear_conversation,
+        outputs=[msg, chatbot_interface]
+    )
+    
+    # Configuración
+    save_config_btn.click(
+        chatbot.update_config,
+        inputs=[deepseek_key, openai_key, max_tokens, temperature],
+        outputs=[config_output]
+    ).then(
+        chatbot.get_system_status,
+        outputs=[status_display]
+    )
+    
+    # Actualizar estado al cargar
+    demo.load(
+        chatbot.get_system_status,
+        outputs=[status_display]
+    )
+
+# Configuración específica para Hugging Face Spaces
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=True,
+        show_error=True,
+        debug=False,
+        favicon_path=None
+    )