Update modules/semantic/semantic_live_interface.py

modules/semantic/semantic_live_interface.py

@@ -13,14 +13,11 @@ from .semantic_process import (
     process_semantic_input,
     format_semantic_results
 )
-#
+
 from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
-#
 from ..database.semantic_mongo_live_db import store_student_semantic_live_result
-#
 from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
 
-####################################################################################
 def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
     """
     Interfaz para el análisis semántico en vivo con proporciones de columna ajustadas
@@ -32,7 +29,8 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                 'analysis_count': 0,
                 'current_text': '',
                 'last_result': None,
-                'text_changed': False
+                'text_changed': False,
+                'pending_analysis': False  # Nuevo flag para análisis pendiente
             }
 
         # 2. Función para manejar cambios en el texto
@@ -55,7 +53,7 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                 key="semantic_live_text",
                 value=st.session_state.semantic_live_state.get('current_text', ''),
                 on_change=on_text_change,
-                label_visibility="collapsed"  # Oculta el label para mayor estabilidad
+                label_visibility="collapsed"
             )
 
             # Botón de análisis y procesamiento
@@ -68,7 +66,13 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                 use_container_width=True
             )
 
+            # 4. Procesar análisis cuando se presiona el botón
             if analyze_button and text_input:
+                st.session_state.semantic_live_state['pending_analysis'] = True
+                st.rerun()
+
+            # 5. Manejar análisis pendiente
+            if st.session_state.semantic_live_state.get('pending_analysis', False):
                 try:
                     with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
                         analysis_result = process_semantic_input(
@@ -83,17 +87,26 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                             st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
                             st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = False
                             
-                            store_student_semantic_result(
+                            # Guardar en la colección live
+                            store_result = store_student_semantic_live_result(
                                 st.session_state.username,
                                 text_input,
-                                analysis_result['analysis']
+                                analysis_result['analysis'],
+                                lang_code
                             )
+                            
+                            if not store_result:
+                                st.error(semantic_t.get('error_saving', 'Error al guardar el análisis'))
+                            else:
+                                st.success(semantic_t.get('analysis_saved', 'Análisis guardado correctamente'))
                         else:
                             st.error(analysis_result.get('message', 'Error en el análisis'))
 
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
                     st.error(semantic_t.get('error_processing', 'Error al procesar el texto'))
+                finally:
+                    st.session_state.semantic_live_state['pending_analysis'] = False
 
         # Columna derecha: Visualización de resultados
         with result_col:
@@ -119,31 +132,31 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                         }
                         .concept-table {
                             display: flex;
-                            flex-wrap: nowrap;  /* Evita el wrap */
-                            gap: 6px;           /* Reducido el gap */
+                            flex-wrap: nowrap;
+                            gap: 6px;
                             padding: 10px;
                             background-color: #f8f9fa;
-                            overflow-x: auto;    /* Permite scroll horizontal si es necesario */
-                            white-space: nowrap; /* Mantiene todo en una línea */
+                            overflow-x: auto;
+                            white-space: nowrap;
                         }
                         .concept-item {
                             background-color: white;
                             border-radius: 4px;
-                            padding: 4px 8px;    /* Padding reducido */
-                            display: inline-flex; /* Cambiado a inline-flex */
+                            padding: 4px 8px;
+                            display: inline-flex;
                             align-items: center;
-                            gap: 4px;            /* Gap reducido */
+                            gap: 4px;
                             box-shadow: 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);
-                            flex-shrink: 0;      /* Evita que los items se encojan */
+                            flex-shrink: 0;
                         }
                         .concept-name { 
                             font-weight: 500; 
                             color: #1f2937;
-                            font-size: 0.8em;    /* Tamaño de fuente reducido */
+                            font-size: 0.8em;
                         }
                         .concept-freq { 
                             color: #6b7280; 
-                            font-size: 0.75em;   /* Tamaño de fuente reducido */
+                            font-size: 0.75em;
                         }
                         .graph-section { 
                             padding: 20px;
@@ -173,28 +186,51 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                                 use_container_width=True
                             )
 
-                        # Botones y controles
-                        button_col, spacer_col = st.columns([1,5])
-                        with button_col:
+                        # Controles en dos columnas
+                        col1, col2 = st.columns([1, 3])
+                        
+                        with col1:
+                            # Botón para consultar con el asistente (NUEVO)
+                            if st.button("💬 Consultar con Asistente", 
+                                      key="semantic_live_chat_button",
+                                      use_container_width=True):
+                                if 'last_result' not in st.session_state.semantic_live_state:
+                                    st.error("Primero complete el análisis semántico")
+                                else:
+                                    st.session_state.semantic_agent_data = {
+                                        'text': st.session_state.semantic_live_state['current_text'],
+                                        'metrics': analysis,
+                                        'graph_data': analysis.get('concept_graph')
+                                    }
+                                    st.session_state.semantic_agent_active = True
+                                    st.rerun()
+                            
+                            # Botón de descarga
                             st.download_button(
-                                label="📥 " + semantic_t.get('download_graph', "Download"),
+                                label="📥 " + semantic_t.get('download_graph', "Descargar"),
                                 data=analysis['concept_graph'],
                                 file_name="semantic_live_graph.png",
                                 mime="image/png",
                                 use_container_width=True
                             )
                         
-                        with st.expander("📊 " + semantic_t.get('graph_help', "Graph Interpretation")):
+                        # Notificación si el agente está activo
+                        if st.session_state.get('semantic_agent_active', False):
+                            st.success(semantic_t.get('semantic_agent_ready_message', 
+                                                    'El agente virtual está listo. Abre el chat en la barra lateral.'))
+                        
+                        with st.expander("📊 " + semantic_t.get('graph_help', "Interpretación del gráfico")):
                             st.markdown("""
                                 - 🔀 Las flechas indican la dirección de la relación entre conceptos
-                                - 🎨 Los colores más intensos indican conceptos más centrales en el texto
+                                - 🎨 Los colores más intensos indican conceptos más centrales
                                 - ⭕ El tamaño de los nodos representa la frecuencia del concepto
                                 - ↔️ El grosor de las líneas indica la fuerza de la conexión
                             """)
                 else:
                     st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No hay datos para mostrar'))
+            else:
+                st.info(semantic_t.get('analysis_prompt', 'Realice un análisis para ver los resultados'))
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
-        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))
-
+        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))