import streamlit as st
from huggingface_hub import InferenceClient
from gtts import gTTS

# Inicializar el cliente de inferencia
client = InferenceClient("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")

# Definir el prompt del sistema
system_prompt = "Tu nombre es Xaman 3.0"
system_prompt_sent = False

# Función para formatear el prompt
def format_prompt(message, history):
    global system_prompt_sent
    prompt = "<s>"

    if history is not None and isinstance(history, list):
        if not any(f"[INST] {system_prompt} [/INST]" in user_prompt for user_prompt, _ in history):
            prompt += f"[INST] {system_prompt} [/INST]"
            system_prompt_sent = True

        for user_prompt, bot_response in history:
            prompt += f"[INST] {user_prompt} [/INST]"
            prompt += f" {bot_response}</s> "

    prompt += f"[INST] {message} [/INST]"
    return prompt

# Función para convertir texto a audio
def text_to_speech(text):
    tts = gTTS(text=text, lang='es')
    tts.save('output.mp3')
    return 'output.mp3'

# Función para generar respuesta
def generate(
    user_input, history, temperature=None, max_new_tokens=2048, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0,
):
    global system_prompt_sent
    temperature = float(temperature) if temperature is not None else 0.9
    if temperature < 1e-2:
        temperature = 1e-2
    top_p = float(top_p)

    generate_kwargs = dict(
        temperature=temperature,
        max_new_tokens=max_new_tokens,
        top_p=top_p,
        repetition_penalty=repetition_penalty,
        do_sample=True,
        seed=42,
    )
   
    formatted_prompt = format_prompt(user_input, history)
    stream = client.text_generation(formatted_prompt, **generate_kwargs, stream=True, details=True, return_full_text=True)
    
    response = ""
    for response_token in stream:
        response += response_token.token.text
    
    response = ' '.join(response.split()).replace('</s>', '')

    # Mostrar respuesta en un área de texto
    st.text_area("Bot:", value=response, height=200, key='response_area')  

    # Convertir respuesta a audio y reproducirlo
    audio_file = text_to_speech(response) 
    st.audio(audio_file, format="audio/mp3", start_time=0, key='audio')

    return response

# Inicializar historial si no existe
if "history" not in st.session_state:
    st.session_state.history = []

# Interfaz de usuario con Streamlit
st.title("Chatbot Interactivo")
user_input = st.text_area(label="Usuario", value="Escribe aquí tu mensaje", height=100)

# Mostrar historial de conversación
st.subheader("Historial de Conversación")
for user_prompt, bot_response in st.session_state.history:
    st.write(f"Usuario: {user_prompt}")
    st.write(f"Bot: {bot_response}")
    st.markdown("---")

# Generar respuesta y actualizar historial
output = generate(user_input, history=st.session_state.history)
st.session_state.history.append((user_input, output))

# Reproducir respuesta en formato de audio
audio_file = text_to_speech(output)
st.audio(audio_file, format="audio/mp3", start_time=0, key='audio')