Actualizar app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ import base64
 import io
 from PIL import Image
 
+# Procesar imagen a base64
 def process_image(image):
     if image is None:
         return None
@@ -13,8 +14,29 @@ def process_image(image):
     image.save(buffered, format="PNG")
     return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
 
+# Generar respuesta generativa con Sambanova
+def generar_respuesta_api(mensaje_usuario):
+    API_KEY = os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY")
+    API_URL = "https://api.sambanova.ai/v1/chat/completions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
+
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil y detallado."},
+        {"role": "user", "content": mensaje_usuario}
+    ]
+    json_data = {"model": "Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct", "messages": messages, "stream": False}
+
+    try:
+        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=json_data)
+        response.raise_for_status()
+        content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+        return content
+    except Exception as e:
+        return f"Error en la generación de respuesta: {str(e)}"
+
+# Analizar imagen para prompt
 def analizar_imagen_y_generar_prompt(image_base64):
-    API_KEY = os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY") 
+    API_KEY = os.getenv("SAMBANOVA_API_KEY")
     API_URL = "https://api.sambanova.ai/v1/chat/completions"
     headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
     if not API_KEY:
@@ -38,23 +60,25 @@ def analizar_imagen_y_generar_prompt(image_base64):
     except Exception as e:
         return f"Error al analizar imagen: {str(e)}"
 
+# Función principal del chat dinámico
 def chat_mode(user_message, image_input, chat_history, auto_mode):
     if chat_history is None:
         chat_history = []
     image_b64 = process_image(image_input) if image_input else None
 
     if user_message.strip() != "":
-        chat_history.append([ "Usuario", user_message ])  # Lista de dos elementos
+        chat_history.append(["Usuario", user_message])
 
     if auto_mode and image_b64:
         respuesta = analizar_imagen_y_generar_prompt(image_b64)
     else:
-        respuesta = "Mensaje recibido: " + user_message
+        respuesta = generar_respuesta_api(user_message)
 
-    chat_history.append([ "IA", respuesta ])  # Lista de dos elementos
+    chat_history.append(["IA", respuesta])
 
     return chat_history, chat_history
 
+# Interfaz Gradio chat dinámica
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# ⚡ BATUTO / Prompt Studio — Chat IA + Imagen")
     chat_box = gr.Chatbot()