import pandas as pd
from langchain_groq import ChatGroq
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import gradio as gr

# Carga los datos de entrenamiento
df = pd.read_csv('./botreformasconstrucciones.csv')

# Crea un arreglo con los contextos
context_data = []
for i in range(len(df)):
  context = ""
  for j in range(3):
    context += df.columns[j]
    context += ": "
    context += df.iloc[i, j]  # Cambia esto
    context += " "
  context_data.append(context)

# Importa las bibliotecas necesarias
import os
from langchain_groq import ChatGroq
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma

# Obtiene la clave de API de Groq
groq_key = os.environ.get('groq_api_keys')

# Crea un objeto ChatGroq con el modelo de lenguaje
llm = ChatGroq(model="llama-3.1-70b-versatile", api_key=groq_key)

# Crea un objeto HuggingFaceEmbeddings con el modelo de embeddings
embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1")

# Crea un objeto Chroma con el nombre de la colección
vectorstore = Chroma(
    collection_name="GnosticDev_asistente",
    embedding_function=embed_model,
)

# Agrega los textos a la colección
vectorstore.add_texts(context_data)

# Crea un objeto retriever con la colección
retriever = vectorstore.as_retriever()

# Crea un objeto PromptTemplate con el prompt
template = ("""tu eres un experto asistente de gnostic dev, desarrollo web, experto en wordpress, paginas web, plataformas, 
ecommerce, aplicaciones con ia, debes responder cuestiones tecnicas a los posinles clientes, y recordarles que para cualquier duda puede contactar conmigo, darle razones por las que soy la mejor opcion para contratar el desarrollo web, desde precios muy asequibles comparados con lo que les costaria en un estudio o empresa de desarrollo, gracias a ser freelancer ofrezco un soporte tecnivo personal e ilimitado en soporte tecnico, y de regalo la version apk como aplicacion para android por cada web, ademas de un chatbot y asistente,
    Context: {context}
    Question: {question}
    Answer:""")

# Crea un objeto rag_prompt con el prompt
rag_prompt = PromptTemplate.from_template(template)

# Crea un objeto StrOutputParser para parsear la salida
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# Crea un objeto RunnablePassthrough para ejecutar el modelo
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

# Crea un objeto rag_chain con el modelo y el prompt
rag_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | rag_prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# Importa la biblioteca Gradio
import gradio as gr

# Crea una función para procesar la entrada del usuario
def rag_memory_stream(message, history):
    partial_text = ""
    for new_text in rag_chain.stream(message):
        partial_text += new_text
        yield partial_text

# Crea un objeto Gradio con la función y el título
examples = [
    "¿Cómo instalar wordpress por FTP?"
    "¿Como limpiar un wordpress hackeado?",
    "¿Cómo importar productos en wooocommerce?"
]
description = "Aplicación de IA desarrollada por GnosticDev, experta en desarrollo web"
title = "Experto en construccion y reformas"
demo = gr.ChatInterface(fn=rag_memory_stream,
                        type="messages",
                        title=title,
                        description=description,
                        fill_height=True,
                        examples=examples,
                        theme="glass",
)

# Lanza la aplicación
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()