Update app.py

app.py

@@ -1,11 +1,8 @@
 import streamlit as st
-import logging
 from database import KodeksProcessor
 from chatbot import Chatbot
 import os
-
-# Konfiguracja logowania
-logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+import pandas as pd
 
 def initialize_session_state():
     if 'chatbot' not in st.session_state:
@@ -25,48 +22,71 @@ def main():
             if not os.path.exists("chroma_db"):
                 processor.process_all_files("data/kodeksy")
         st.session_state.db_initialized = True
-        logging.info("Baza danych została zainicjalizowana.")
 
-    # Przycisk do czyszczenia historii
-    if st.sidebar.button("Wyczyść historię"):
-        st.session_state.chatbot.clear_history()
-        st.session_state.messages = []
-        st.rerun()
+    # Sidebar do nawigacji
+    st.sidebar.title("Nawigacja")
+    page = st.sidebar.radio("Wybierz stronę:", ["Chatbot", "Podgląd danych"])
 
-    # Wyświetlenie historii czatu
-    for message in st.session_state.messages:
-        with st.chat_message(message["role"]):
-            st.markdown(message["content"])
+    if page == "Chatbot":
+        # Przycisk do czyszczenia historii
+        if st.sidebar.button("Wyczyść historię"):
+            st.session_state.chatbot.clear_history()
+            st.session_state.messages = []
+            st.experimental_rerun()
 
-    # Input użytkownika
-    if prompt := st.chat_input("Zadaj pytanie dotyczące prawa..."):
-        # Dodaj pytanie użytkownika do historii
-        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+        # Wyświetlenie historii czatu
+        for message in st.session_state.messages:
+            with st.chat_message(message["role"]):
+                st.markdown(message["content"])
 
-        with st.chat_message("user"):
-            st.markdown(prompt)
+        # Input użytkownika
+        if prompt := st.chat_input("Zadaj pytanie dotyczące prawa..."):
+            # Dodaj pytanie użytkownika do historii
+            st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
 
-        # Wyszukaj odpowiednie fragmenty w bazie
-        processor = KodeksProcessor()
-        relevant_chunks = processor.search(prompt)
+            with st.chat_message("user"):
+                st.markdown(prompt)
 
-        # Wygeneruj odpowiedź
-        with st.chat_message("assistant"):
-            message_placeholder = st.empty()
-            full_response = ""
+            # Wyszukaj odpowiednie fragmenty w bazie
+            processor = KodeksProcessor()
+            relevant_chunks = processor.search(prompt)
 
-            context = st.session_state.chatbot.generate_context(
-                [{"text": doc} for doc in relevant_chunks['documents'][0]]
-            )
+            # Wygeneruj odpowiedź
+            with st.chat_message("assistant"):
+                message_placeholder = st.empty()
+                full_response = ""
 
-            for response_chunk in st.session_state.chatbot.get_response(prompt, context):
-                full_response += response_chunk
-                message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
+                context = st.session_state.chatbot.generate_context(
+                    [{"text": doc} for doc in relevant_chunks['documents'][0]]
+                )
 
-            message_placeholder.markdown(full_response)
+                for response_chunk in st.session_state.chatbot.get_response(prompt, context):
+                    full_response += response_chunk
+                    message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
 
-        # Dodaj odpowiedź asystenta do historii
-        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
+                message_placeholder.markdown(full_response)
+
+            # Dodaj odpowiedź asystenta do historii
+            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})
+
+    elif page == "Podgląd danych":
+        st.subheader("Dane w bazie")
+        processor = KodeksProcessor()
+        
+        # Pobierz wszystkie dokumenty z bazy
+        all_docs = processor.collection.query(query_texts=[""], n_results=1000)
+        
+        # Przygotuj dane do wyświetlenia
+        data = []
+        for doc in all_docs['documents'][0]:
+            data.append(doc)
+
+        # Wyświetl dane w tabeli
+        if data:
+            df = pd.DataFrame(data)
+            st.dataframe(df)
+        else:
+            st.write("Brak danych w bazie.")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()