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Update modules/semantic/semantic_live_interface.py

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modules/semantic/semantic_live_interface.py CHANGED
@@ -1,21 +1,29 @@
1
  # modules/semantic/semantic_live_interface.py
2
  import streamlit as st
 
 
 
3
  import logging
4
- from datetime import datetime, timezone
5
 
6
  # Configuración del logger
7
  logger = logging.getLogger(__name__)
8
 
9
  # Importaciones locales
10
- from .semantic_process import process_semantic_input
11
- from ..database.semantic_mongo_live_db import store_student_semantic_live_result
 
 
 
 
 
 
12
 
13
  def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
14
  """
15
- Interfaz para el análisis semántico en vivo con texto directo
16
  """
17
  try:
18
- # 1. Inicializar el estado de la sesión
19
  if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
20
  st.session_state.semantic_live_state = {
21
  'analysis_count': 0,
@@ -30,34 +38,36 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
30
  st.session_state.semantic_live_state['current_text'] = current_text
31
  st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = True
32
 
33
- # 3. Crear columnas para el diseño (1:3 ratio)
34
  input_col, result_col = st.columns([1, 3])
35
 
36
- # Columna izquierda: Entrada de texto y botón
37
  with input_col:
38
  st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
39
 
 
40
  text_input = st.text_area(
41
  semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
42
- height=400, # Altura aumentada
43
  key="semantic_live_text",
44
  value=st.session_state.semantic_live_state.get('current_text', ''),
45
  on_change=on_text_change,
46
- label_visibility="collapsed"
47
  )
48
 
 
49
  analyze_button = st.button(
50
  semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
51
  key="semantic_live_analyze",
52
  type="primary",
 
53
  disabled=not text_input,
54
  use_container_width=True
55
  )
56
 
57
- # 4. Procesar análisis cuando se presiona el botón
58
  if analyze_button and text_input:
59
- with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
60
- try:
61
  analysis_result = process_semantic_input(
62
  text_input,
63
  lang_code,
@@ -66,114 +76,122 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
66
  )
67
 
68
  if analysis_result['success']:
69
- # Guardar resultado en sesión y base de datos
70
  st.session_state.semantic_live_state['last_result'] = analysis_result
71
  st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
72
  st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = False
73
 
74
- # Guardar en MongoDB (colección live)
75
- store_result = store_student_semantic_live_result(
76
  st.session_state.username,
77
  text_input,
78
- analysis_result['analysis'],
79
- lang_code
80
  )
81
-
82
- if not store_result:
83
- st.error(semantic_t.get('error_saving', 'Error al guardar el análisis'))
84
- else:
85
- st.success(semantic_t.get('analysis_saved', 'Análisis guardado correctamente'))
86
- st.rerun() # Forzar actualización para mostrar resultados
87
  else:
88
  st.error(analysis_result.get('message', 'Error en el análisis'))
89
 
90
- except Exception as e:
91
- logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}", exc_info=True)
92
- st.error(semantic_t.get('error_processing', f'Error al procesar el texto: {str(e)}'))
93
 
94
- # Columna derecha: Resultados
95
  with result_col:
 
 
96
  if 'last_result' in st.session_state.semantic_live_state and \
97
  st.session_state.semantic_live_state['last_result'] is not None:
98
 
99
  analysis = st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis']
100
-
101
  if 'key_concepts' in analysis and analysis['key_concepts'] and \
102
  'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
103
 
104
- # Mostrar conceptos clave en formato horizontal
105
- st.subheader(semantic_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
106
- concepts_html = """
107
- <style>
108
- .concept-container {
109
- display: flex;
110
- flex-wrap: wrap;
111
- gap: 8px;
112
- margin-bottom: 20px;
113
- max-width: 100%;
114
- overflow-x: auto;
115
- }
116
- .concept-item {
117
- background-color: #f0f2f6;
118
- border-radius: 5px;
119
- padding: 6px 10px;
120
- display: inline-flex;
121
- align-items: center;
122
- gap: 6px;
123
- white-space: nowrap;
124
- }
125
- .concept-name {
126
- font-weight: bold;
127
- }
128
- .concept-freq {
129
- color: #666;
130
- font-size: 0.9em;
131
- }
132
- </style>
133
- <div class="concept-container">
134
- """ + ''.join([
135
- f'<div class="concept-item"><span class="concept-name">{concept}</span>'
136
- f'<span class="concept-freq">({freq:.2f})</span></div>'
137
- for concept, freq in analysis['key_concepts']
138
- ]) + "</div>"
139
- st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)
140
-
141
- # Mostrar gráfico con controles
142
- st.subheader(semantic_t.get('concept_network', 'Red de Conceptos'))
143
- st.image(
144
- analysis['concept_graph'],
145
- use_container_width=True
146
- )
147
-
148
- # Controles debajo del gráfico
149
- btn_col1, btn_col2 = st.columns([1, 3])
150
- with btn_col1:
151
- if st.button("💬 Consultar con Asistente", key="semantic_live_chat_button"):
152
- st.session_state.semantic_agent_data = {
153
- 'text': st.session_state.semantic_live_state['current_text'],
154
- 'metrics': analysis,
155
- 'graph_data': analysis.get('concept_graph')
156
- }
157
- st.session_state.semantic_agent_active = True
158
- st.rerun()
159
-
160
- # Notificación si el agente está activo
161
- if st.session_state.get('semantic_agent_active', False):
162
- st.success(semantic_t.get('semantic_agent_ready_message', 'El agente virtual está listo. Abre el chat en la barra lateral.'))
163
-
164
- # Información de interpretación
165
- with st.expander("📊 Interpretación del gráfico"):
166
- st.markdown("""
167
- - 🔀 **Flechas**: Dirección de las relaciones entre conceptos
168
- - 🎨 **Colores**: Intensidad indica centralidad del concepto
169
- - ⭕ **Tamaño**: Representa frecuencia del concepto
170
- - ↔️ **Grosor**: Fuerza de la conexión entre conceptos
171
- """)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
172
  else:
173
- st.info(semantic_t.get('no_results', 'No hay resultados para mostrar'))
174
- else:
175
- st.info(semantic_t.get('analysis_prompt', 'Realice un análisis para ver los resultados'))
176
 
177
  except Exception as e:
178
- logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}", exc_info=True)
179
- st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))
 
 
1
  # modules/semantic/semantic_live_interface.py
2
  import streamlit as st
3
+ from streamlit_float import *
4
+ from streamlit_antd_components import *
5
+ import pandas as pd
6
  import logging
 
7
 
8
  # Configuración del logger
9
  logger = logging.getLogger(__name__)
10
 
11
  # Importaciones locales
12
+ from .semantic_process import (
13
+ process_semantic_input,
14
+ format_semantic_results
15
+ )
16
+
17
+ from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
18
+ from ..database.semantic_mongo_db import store_student_semantic_result
19
+ from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
20
 
21
  def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
22
  """
23
+ Interfaz para el análisis semántico en vivo con proporciones de columna ajustadas
24
  """
25
  try:
26
+ # 1. Inicializar el estado de la sesión de manera más robusta
27
  if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
28
  st.session_state.semantic_live_state = {
29
  'analysis_count': 0,
 
38
  st.session_state.semantic_live_state['current_text'] = current_text
39
  st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = True
40
 
41
+ # 3. Crear columnas con nueva proporción (1:3)
42
  input_col, result_col = st.columns([1, 3])
43
 
44
+ # Columna izquierda: Entrada de texto
45
  with input_col:
46
  st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
47
 
48
+ # Área de texto con manejo de eventos
49
  text_input = st.text_area(
50
  semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
51
+ height=500,
52
  key="semantic_live_text",
53
  value=st.session_state.semantic_live_state.get('current_text', ''),
54
  on_change=on_text_change,
55
+ label_visibility="collapsed" # Oculta el label para mayor estabilidad
56
  )
57
 
58
+ # Botón de análisis y procesamiento
59
  analyze_button = st.button(
60
  semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
61
  key="semantic_live_analyze",
62
  type="primary",
63
+ icon="🔍",
64
  disabled=not text_input,
65
  use_container_width=True
66
  )
67
 
 
68
  if analyze_button and text_input:
69
+ try:
70
+ with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
71
  analysis_result = process_semantic_input(
72
  text_input,
73
  lang_code,
 
76
  )
77
 
78
  if analysis_result['success']:
 
79
  st.session_state.semantic_live_state['last_result'] = analysis_result
80
  st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
81
  st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = False
82
 
83
+ store_student_semantic_result(
 
84
  st.session_state.username,
85
  text_input,
86
+ analysis_result['analysis']
 
87
  )
 
 
 
 
 
 
88
  else:
89
  st.error(analysis_result.get('message', 'Error en el análisis'))
90
 
91
+ except Exception as e:
92
+ logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
93
+ st.error(semantic_t.get('error_processing', 'Error al procesar el texto'))
94
 
95
+ # Columna derecha: Visualización de resultados
96
  with result_col:
97
+ st.subheader(semantic_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
98
+
99
  if 'last_result' in st.session_state.semantic_live_state and \
100
  st.session_state.semantic_live_state['last_result'] is not None:
101
 
102
  analysis = st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis']
103
+
104
  if 'key_concepts' in analysis and analysis['key_concepts'] and \
105
  'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
106
 
107
+ st.markdown("""
108
+ <style>
109
+ .unified-container {
110
+ background-color: white;
111
+ border-radius: 10px;
112
+ overflow: hidden;
113
+ box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
114
+ width: 100%;
115
+ margin-bottom: 1rem;
116
+ }
117
+ .concept-table {
118
+ display: flex;
119
+ flex-wrap: nowrap; /* Evita el wrap */
120
+ gap: 6px; /* Reducido el gap */
121
+ padding: 10px;
122
+ background-color: #f8f9fa;
123
+ overflow-x: auto; /* Permite scroll horizontal si es necesario */
124
+ white-space: nowrap; /* Mantiene todo en una línea */
125
+ }
126
+ .concept-item {
127
+ background-color: white;
128
+ border-radius: 4px;
129
+ padding: 4px 8px; /* Padding reducido */
130
+ display: inline-flex; /* Cambiado a inline-flex */
131
+ align-items: center;
132
+ gap: 4px; /* Gap reducido */
133
+ box-shadow: 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);
134
+ flex-shrink: 0; /* Evita que los items se encojan */
135
+ }
136
+ .concept-name {
137
+ font-weight: 500;
138
+ color: #1f2937;
139
+ font-size: 0.8em; /* Tamaño de fuente reducido */
140
+ }
141
+ .concept-freq {
142
+ color: #6b7280;
143
+ font-size: 0.75em; /* Tamaño de fuente reducido */
144
+ }
145
+ .graph-section {
146
+ padding: 20px;
147
+ background-color: white;
148
+ }
149
+ </style>
150
+ """, unsafe_allow_html=True)
151
+
152
+ with st.container():
153
+ # Conceptos en una sola línea
154
+ concepts_html = """
155
+ <div class="unified-container">
156
+ <div class="concept-table">
157
+ """
158
+ concepts_html += ''.join(
159
+ f'<div class="concept-item"><span class="concept-name">{concept}</span>'
160
+ f'<span class="concept-freq">({freq:.2f})</span></div>'
161
+ for concept, freq in analysis['key_concepts']
162
+ )
163
+ concepts_html += "</div></div>"
164
+ st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)
165
+
166
+ # Grafo
167
+ if 'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
168
+ st.image(
169
+ analysis['concept_graph'],
170
+ use_container_width=True
171
+ )
172
+
173
+ # Botones y controles
174
+ button_col, spacer_col = st.columns([1,5])
175
+ with button_col:
176
+ st.download_button(
177
+ label="📥 " + semantic_t.get('download_graph', "Download"),
178
+ data=analysis['concept_graph'],
179
+ file_name="semantic_live_graph.png",
180
+ mime="image/png",
181
+ use_container_width=True
182
+ )
183
+
184
+ with st.expander("📊 " + semantic_t.get('graph_help', "Graph Interpretation")):
185
+ st.markdown("""
186
+ - 🔀 Las flechas indican la dirección de la relación entre conceptos
187
+ - 🎨 Los colores más intensos indican conceptos más centrales en el texto
188
+ - ⭕ El tamaño de los nodos representa la frecuencia del concepto
189
+ - ↔️ El grosor de las líneas indica la fuerza de la conexión
190
+ """)
191
  else:
192
+ st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No hay datos para mostrar'))
 
 
193
 
194
  except Exception as e:
195
+ logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
196
+ st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))
197
+