import gradio as gr
from transformers import pipeline
import json
import os
from openai import OpenAI

api_key = os.getenv("OPENAI_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
modelx = 'gpt-3.5-turbo-0125'

def generacion_llm(texto_input):
    # Define the system and user messages
    formato_json = '''
      {
        "reto": "            ",
        "dudas": "            ",
        "preguntas": "            ",
        "expectativas": "            "
      }
    '''
    
    mensaje_sistema = (
        "Eres un experto en identificar aspectos descriptivos de las razones "
        "por las cuales un usuario necesita asesoría para implementar retos "
        "que involucren inteligencia artificial de varios tipos."
    )
    
    mensaje_usuario = (
        f"Analizar el texto mostrado al final, buscando identificar los siguientes "
        f"extractos en el formato JSON: {formato_json}\n\nTexto a Analizar: {texto_input}"
    )

    # Call OpenAI API
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=modelx,
        messages=[
            {"role": "system", "content": mensaje_sistema},
            {"role": "user", "content": mensaje_usuario}
        ],
        temperature=0.8,
        max_tokens=300,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0
    )

    # Extract the generated text from the response
    texto_respuesta = response["choices"][0]["message"]["content"]

    # Ensure the response is valid JSON
    try:
        parsed_json = json.loads(texto_respuesta)  # Attempt to parse the response
    except json.JSONDecodeError:
        return None, "Error: El modelo no devolvió un JSON válido. Por favor revise el input."

    # Save the parsed JSON as a downloadable file
    json_filename = "resultado.json"
    with open(json_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(parsed_json, f, ensure_ascii=False, indent=4)

    return parsed_json, json_filename

# Define Gradio app
interface = gr.Interface(
    fn=generacion_llm,
    inputs=gr.Textbox(label="Ingrese su texto para analizar"),
    outputs=[
        gr.JSON(label="Resultado JSON"),  # Show the generated JSON
        gr.File(label="Descargar JSON")  # Allow the user to download the JSON
    ],
    title="Extractor de Texto a JSON",
    description="Ingrese el texto para analizar y extraer información en un formato JSON predefinido."
)

interface.launch()