interface.py

import gradio as gr
import uuid
from ai_logic import (
    responder_como_aldo,
    build_and_save_vector_store,
    MODELS,
    DEFAULT_MODEL,
    inicializar_sistema
)

css_customizado = """
.gradio-container {
    max-width: 1400px !important;
    margin: 0 auto;
    width: 99%;
    height: 100vh !important;
    display: flex;
    flex-direction: column;
    overflow: hidden;
}
.main-content {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    height: 100vh;
    overflow: hidden;
    flex-shrink: 0;
}
.titulo-principal {
    background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%) !important;
    color: white !important;
    padding: 10px !important;
    border-radius: 10px !important;
    margin-bottom: 10px !important;
    text-align: center !important;
    flex-shrink: 0;
}
.chat-area {
    flex: 1;
    display: flex;
    flex-direction: column;
    overflow: hidden;
}
.chat-container {
    flex: 1;
    overflow-y: auto;
    margin-bottom: 10px;
}
.input-container {
    flex-shrink: 0;
    padding: 10px 0;
    display: flex;
    flex-direction: column;
    justify-content: center;
}
.additional-content {
    overflow-y: auto;
    padding-top: 20px;
}
/* Estilos para o chat - Melhorias na legibilidade */
.chatbot {
    height: 100% !important;
    max-height: none !important;
}
/* Mensagens do usuário */
.message.user {
    background: linear-gradient(135deg, #4f46e5 0%, #7c3aed 100%) !important;
    color: white !important;
    border-radius: 18px 18px 6px 18px !important;
    padding: 12px 16px !important;
    margin: 8px 0 !important;
    font-size: 15px !important;
    line-height: 1.5 !important;
    box-shadow: 0 2px 8px rgba(79, 70, 229, 0.3) !important;
    border: none !important;
}
/* Mensagens do bot */
.message.bot {
    background: linear-gradient(135deg, #4f46e5 0%, #7c3aed 100%) !important;
    color: #1e293b !important;
    border: 1px solid #e2e8f0 !important;
    border-radius: 18px 18px 18px 6px !important;
    padding: 16px 20px !important;
    margin: 8px 0 !important;
    font-size: 15px !important;
    line-height: 1.6 !important;
    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.05) !important;
}
/* Estilização para código dentro das mensagens */
.message pre {
    background: #1e293b !important;
    color: #e2e8f0 !important;
    border-radius: 8px !important;
    padding: 16px !important;
    margin: 12px 0 !important;
    overflow-x: auto !important;
    font-family: 'Fira Code', 'Monaco', 'Menlo', 'Ubuntu Mono', monospace !important;
    font-size: 14px !important;
    line-height: 1.5 !important;
    border: 1px solid #374151 !important;
}
.message code {
    background: #e2e8f0 !important;
    color: #1e293b !important;
    padding: 2px 6px !important;
    border-radius: 4px !important;
    font-family: 'Fira Code', 'Monaco', 'Menlo', 'Ubuntu Mono', monospace !important;
    font-size: 13px !important;
}
/* Código inline dentro de pre */
.message pre code {
    background: transparent !important;
    color: #e2e8f0 !important;
    padding: 0 !important;
    border-radius: 0 !important;
}
/* Estilos específicos do Gradio para chatbot */
.chatbot .message-wrap {
    margin: 8px 0 !important;
}
.chatbot .message-wrap.user {
    justify-content: flex-end !important;
}
.chatbot .message-wrap.bot {
    justify-content: flex-start !important;
}
/* Melhorias na área de input */
#entrada_usuario textarea {
    background: linear-gradient(135deg, #1e293b 0%, #374151 100%) !important;
    color: white !important;
    font-size: 15px !important;
    line-height: 1.5 !important;
    border: 2px solid #374151 !important;
    border-radius: 12px !important;
    padding: 12px 16px !important;
    min-height: 60px !important;
    box-shadow: 0 2px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1) !important;
}
#entrada_usuario textarea:focus {
    border-color: #4f46e5 !important;
    box-shadow: 0 0 0 3px rgba(79, 70, 229, 0.1) !important;
}
#entrada_usuario textarea::placeholder {
    color: #9ca3af !important;
}
/* Botão de enviar */
.gradio-button.primary {
    background: linear-gradient(135deg, #4f46e5 0%, #7c3aed 100%) !important;
    border: none !important;
    border-radius: 12px !important;
    padding: 12px 24px !important;
    font-weight: 600 !important;
    font-size: 15px !important;
    transition: all 0.2s ease !important;
}
.gradio-button.primary:hover {
    transform: translateY(-1px) !important;
    box-shadow: 0 4px 12px rgba(79, 70, 229, 0.4) !important;
}
/* Dropdown do modelo */
.modelo-dropdown {
    margin-bottom: 15px !important;
}
.modelo-dropdown .gr-dropdown {
    border-radius: 8px !important;
    border: 1px solid #d1d5db !important;
}
/* Responsividade melhorada */
@media (max-width: 768px) {
    .titulo-principal {
        padding: 8px !important;
        font-size: 14px !important;
    }
    
    #entrada_usuario textarea {
        min-height: 50px !important;
        font-size: 16px !important;
    }
    
    .message.user,
    .message.bot {
        font-size: 14px !important;
        padding: 10px 14px !important;
    }
    
    .message pre {
        font-size: 12px !important;
        padding: 12px !important;
    }
}
/* Animações suaves */
.message {
    animation: fadeInUp 0.3s ease-out !important;
}
@keyframes fadeInUp {
    from {
        opacity: 0;
        transform: translateY(10px);
    }
    to {
        opacity: 1;
        transform: translateY(0);
    }
}
/* Melhorias gerais na tipografia */
.chatbot {
    font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', 'Roboto', 'Oxygen', 'Ubuntu', 'Cantarell', sans-serif !important;
}
/* Scroll personalizado para o chat */
.chat-container::-webkit-scrollbar {
    width: 6px;
}
.chat-container::-webkit-scrollbar-track {
    background: #f1f5f9;
    border-radius: 3px;
}
.chat-container::-webkit-scrollbar-thumb {
    background: #cbd5e1;
    border-radius: 3px;
}
.chat-container::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
    background: #94a3b8;
}
/* Força aplicação dos estilos */
#component-6 { flex-grow: initial !important; }
#component-7 { flex-grow: initial !important; }
.message-wrap.svelte-gjtrl6 .prose.chatbot.md {
    opacity: 1 !important;
}
/* Estilo para links */
.message a {
    color: #4f46e5 !important;
    text-decoration: underline !important;
}
.message.user a {
    color: #e0e7ff !important;
}
/* Estilo para listas */
.message ul, .message ol {
    margin: 12px 0 !important;
    padding-left: 20px !important;
}
.message li {
    margin: 6px 0 !important;
    line-height: 1.6 !important;
}
/* Estilo para tabelas */
.message table {
    border-collapse: collapse !important;
    width: 100% !important;
    margin: 12px 0 !important;
}
.message th, .message td {
    border: 1px solid #d1d5db !important;
    padding: 8px 12px !important;
    text-align: left !important;
}
.message th {
    background: #f8fafc !important;
    font-weight: 600 !important;
}
"""

def criar_interface():
    with gr.Blocks(title="Dr. Aldo Henrique - API Externa", theme=gr.themes.Soft(), css=css_customizado) as interface:
        session_id_state = gr.State(str(uuid.uuid4()))  # Geração do session_id único

        with gr.Column(elem_classes="main-content"):
            gr.HTML("""
            <div class="titulo-principal">
                <h4 style="margin: 0;">🤖 iAldo - Converse com o <a href="https://aldohenrique.com.br/" style="color: white; text-decoration: underline;">Prof. Dr. Aldo Henrique</a></h4>
            </div>
            """)

            with gr.Column(elem_classes="chat-area"):
                with gr.Column(elem_classes="chat-container"):
                    chatbot = gr.Chatbot(
                        label="💬 Área do chat",
                        elem_id="chat",
                        height="100%",
                        show_label=False,
                        container=True,
                        scale=1,
                        min_width=160,
                        visible=True,
                        elem_classes="chatbot"
                    )

                with gr.Column(elem_classes="input-container"):
                    with gr.Row():
                        modelo_select = gr.Dropdown(
                            choices=list(MODELS.keys()),
                            value=DEFAULT_MODEL,
                            label="🧠 Selecione o Modelo de Pensamento",
                            elem_classes="modelo-dropdown"
                        )
                    with gr.Row():
                        user_input = gr.Textbox(
                            show_label=False,
                            placeholder="Digite sua pergunta e pressione Enter ou clique em Enviar",
                            lines=2,
                            elem_id="entrada_usuario",
                            max_lines=6
                        )
                        enviar_btn = gr.Button("Enviar", variant="primary", size="lg")

        with gr.Column(elem_classes="additional-content"):
            with gr.Accordion("⚙️ Controle do Conhecimento (RAG)", open=False):
                status_rag = gr.Textbox(label="Status do Retreino", interactive=False)
                botao_retreinar = gr.Button("🔄 Atualizar Conhecimento do Blog", variant="stop")
                download_faiss_file = gr.File(label="Download do Índice FAISS", interactive=False, file_count="single", file_types=[".pkl"])
                download_urls_file = gr.File(label="Download das URLs Processadas", interactive=False, file_count="single", file_types=[".pkl"])

            with gr.Accordion("📚 Exemplos de Perguntas", open=False):
                gr.Examples(
                    examples=[
                        ["Como implementar uma lista ligada em C com todas as operações básicas?", DEFAULT_MODEL],
                        ["Qual a sua opinião sobre o uso de ponteiros em C++ moderno, baseada no seu blog?", "Mistral 7B (Mais acertivo)"],
                        ["Resuma o que você escreveu sobre machine learning no seu blog.", "Zephyr 7B (Meio Termo)"],
                    ],
                    inputs=[user_input, modelo_select]
                )

            with gr.Accordion("🔧 Status da API", open=False):
                status_api = gr.Textbox(label="Status dos Modelos", interactive=False, lines=8, 
                                        value="Modelos carregados com sucesso! Verifique o console para detalhes.")

            with gr.Accordion("ℹ️ Informações", open=False):
                gr.Markdown("""
                ### Sobre o Dr. Aldo Henrique:
                - **Especialidade**: Linguagens C, Java, Desenvolvimento Web, Inteligência Artificial
                - **Conhecimento Adicional**: Conteúdo do blog aldohenrique.com.br
                ### Dicas para melhores respostas:
                - Faça perguntas específicas sobre o conteúdo do blog para ver o RAG em ação!
                - Peça resumos ou opiniões sobre temas que o professor aborda.
                
                ### Melhorias na Interface:
                - **Mensagens do usuário**: Estilo moderno com gradiente azul/roxo
                - **Respostas do bot**: Fundo claro com excelente contraste para leitura
                - **Códigos**: Syntax highlighting com fundo escuro e fonte monospace
                - **Responsivo**: Otimizado para desktop e mobile
                """)

        def responder(chat_history, user_msg, modelo, session_id):
            if not user_msg.strip():
                return chat_history, ""

            # Adiciona a mensagem do usuário ao histórico
            chat_history = chat_history + [[user_msg, "🤖 Dr. Aldo Henrique está digitando..."]]
            yield chat_history, ""

            try:
                # Obtem a resposta do modelo
                resposta_final = responder_como_aldo(session_id, user_msg, modelo)
                
                # Atualiza o histórico com a resposta final
                chat_history[-1][1] = resposta_final
                yield chat_history, ""
                
            except Exception as e:
                # Em caso de erro, mostra uma mensagem amigável
                chat_history[-1][1] = f"❌ Desculpe, ocorreu um erro ao processar sua mensagem: {str(e)}"
                yield chat_history, ""

        # Eventos de clique e submit
        enviar_btn.click(
            fn=responder,
            inputs=[chatbot, user_input, modelo_select, session_id_state],
            outputs=[chatbot, user_input],
            show_progress=True
        )

        user_input.submit(
            fn=responder,
            inputs=[chatbot, user_input, modelo_select, session_id_state],
            outputs=[chatbot, user_input],
            show_progress=True
        )

        botao_retreinar.click(
            fn=build_and_save_vector_store,
            outputs=[status_rag, download_faiss_file, download_urls_file],
            show_progress=True
        )

        # Script para focar no input ao carregar a página
        gr.HTML("""
        <script>
            window.addEventListener("load", function() {
                const textarea = document.querySelector("#entrada_usuario textarea");
                if (textarea) {
                    setTimeout(() => {
                        textarea.focus();
                        // Adiciona evento para redimensionar automaticamente
                        textarea.addEventListener('input', function() {
                            this.style.height = 'auto';
                            this.style.height = this.scrollHeight + 'px';
                        });
                    }, 100);
                }
            });
        </script>
        """)

    return interface

def configurar_interface():
    """
    Configura a interface Gradio apenas se o sistema for inicializado com pelo menos 3 modelos disponíveis.
    Lança uma exceção com a lista de modelos disponíveis se a inicialização falhar.
    """
    try:
        status, available_models = inicializar_sistema()
        if status:
            return criar_interface()
        else:
            error_msg = f"Não foi possível inicializar o sistema: menos de 3 modelos de IA disponíveis. Modelos disponíveis: {', '.join(available_models.keys()) if available_models else 'Nenhum'}"
            raise RuntimeError(error_msg)
    except Exception as e:
        print(f"Erro na configuração da interface: {e}")
        raise

if __name__ == "__main__":
    try:
        app = configurar_interface()
        app.launch(
            server_name="0.0.0.0",
            server_port=7860,
            share=False,
            debug=False,
            show_error=True
        )
    except Exception as e:
        print(f"Erro ao iniciar a aplicação: {e}")
        exit(1)