api flask full intration unification

api.py

@@ -1,103 +0,0 @@
-from flask import Flask, request, jsonify
-from typing import Dict, Optional
-import uuid
-import os
-from app import initialize_llm, setup_database_connection, create_agent, gr
-
-app = Flask(__name__)
-
-# Almacenamiento en memoria de los mensajes
-message_store: Dict[str, str] = {}
-
-@app.route('/user_message', methods=['POST'])
-def handle_user_message():
-    try:
-        data = request.get_json()
-        if not data or 'message' not in data:
-            return jsonify({'error': 'Se requiere el campo message'}), 400
-            
-        user_message = data['message']
-        
-        # Generar un ID único para este mensaje
-        message_id = str(uuid.uuid4())
-        
-        # Almacenar el mensaje
-        message_store[message_id] = user_message
-        
-        return jsonify({
-            'message_id': message_id,
-            'status': 'success'
-        })
-        
-    except Exception as e:
-        return jsonify({'error': str(e)}), 500
-
-@app.route('/ask', methods=['POST'])
-def handle_ask():
-    try:
-        data = request.get_json()
-        if not data or 'message_id' not in data:
-            return jsonify({'error': 'Se requiere el campo message_id'}), 400
-            
-        message_id = data['message_id']
-        
-        # Recuperar el mensaje almacenado
-        if message_id not in message_store:
-            return jsonify({'error': 'ID de mensaje no encontrado'}), 404
-            
-        user_message = message_store[message_id]
-        
-        # Inicializar componentes necesarios
-        llm, llm_error = initialize_llm()
-        if llm_error:
-            return jsonify({'error': f'Error al inicializar LLM: {llm_error}'}), 500
-            
-        db_connection, db_error = setup_database_connection()
-        if db_error:
-            return jsonify({'error': f'Error de conexión a la base de datos: {db_error}'}), 500
-            
-        agent, agent_error = create_agent(llm, db_connection)
-        if agent_error:
-            return jsonify({'error': f'Error al crear el agente: {agent_error}'}), 500
-        
-        # Obtener respuesta del agente
-        response = agent.invoke({"input": user_message})
-        
-        # Procesar la respuesta
-        if hasattr(response, 'output') and response.output:
-            response_text = response.output
-        elif isinstance(response, str):
-            response_text = response
-        elif hasattr(response, 'get') and callable(response.get) and 'output' in response:
-            response_text = response['output']
-        else:
-            response_text = str(response)
-        
-        # Eliminar el mensaje almacenado después de procesarlo
-        del message_store[message_id]
-        
-        return jsonify({
-            'response': response_text,
-            'status': 'success'
-        })
-        
-    except Exception as e:
-        return jsonify({'error': str(e)}), 500
-
-# Integración con Gradio para Hugging Face Spaces
-def mount_in_app(gradio_app):
-    """Monta la API Flask en la aplicación Gradio."""
-    return gradio_app
-
-if __name__ == '__main__':
-    # Si se ejecuta directamente, inicia el servidor Flask
-    port = int(os.environ.get('PORT', 5000))
-    app.run(host='0.0.0.0', port=port)
-else:
-    # Si se importa como módulo (en Hugging Face Spaces),
-    # expone la función para montar en Gradio
-    gradio_app = gr.mount_gradio_app(
-        app,
-        "/api",  # Prefijo para los endpoints de la API
-        lambda: True  # Autenticación deshabilitada
-    )

app.py

@@ -12,7 +12,93 @@ import pandas as pd
 import plotly.express as px
 import plotly.graph_objects as go
 from plotly.subplots import make_subplots
-from api import app as flask_app
+from flask import Flask, request, jsonify
+import uuid
+
+# Configuración de logging
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Flask app initialization
+flask_app = Flask(__name__)
+
+# Almacenamiento en memoria de los mensajes
+message_store: Dict[str, str] = {}
+
+@flask_app.route('/user_message', methods=['POST'])
+def handle_user_message():
+    try:
+        data = request.get_json()
+        if not data or 'message' not in data:
+            return jsonify({'error': 'Se requiere el campo message'}), 400
+            
+        user_message = data['message']
+        
+        # Generar un ID único para este mensaje
+        message_id = str(uuid.uuid4())
+        
+        # Almacenar el mensaje
+        message_store[message_id] = user_message
+        
+        return jsonify({
+            'message_id': message_id,
+            'status': 'success'
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': str(e)}), 500
+
+@flask_app.route('/ask', methods=['POST'])
+def handle_ask():
+    try:
+        data = request.get_json()
+        if not data or 'message_id' not in data:
+            return jsonify({'error': 'Se requiere el campo message_id'}), 400
+            
+        message_id = data['message_id']
+        
+        # Recuperar el mensaje almacenado
+        if message_id not in message_store:
+            return jsonify({'error': 'ID de mensaje no encontrado'}), 404
+            
+        user_message = message_store[message_id]
+        
+        # Inicializar componentes necesarios
+        llm, llm_error = initialize_llm()
+        if llm_error:
+            return jsonify({'error': f'Error al inicializar LLM: {llm_error}'}), 500
+            
+        db_connection, db_error = setup_database_connection()
+        if db_error:
+            return jsonify({'error': f'Error de conexión a la base de datos: {db_error}'}), 500
+            
+        agent, agent_error = create_agent(llm, db_connection)
+        if agent_error:
+            return jsonify({'error': f'Error al crear el agente: {agent_error}'}), 500
+        
+        # Obtener respuesta del agente
+        response = agent.invoke({"input": user_message})
+        
+        # Procesar la respuesta
+        if hasattr(response, 'output') and response.output:
+            response_text = response.output
+        elif isinstance(response, str):
+            response_text = response
+        elif hasattr(response, 'get') and callable(response.get) and 'output' in response:
+            response_text = response['output']
+        else:
+            response_text = str(response)
+        
+        # Eliminar el mensaje almacenado después de procesarlo
+        del message_store[message_id]
+        
+        return jsonify({
+            'response': response_text,
+            'status': 'success'
+        })
+        
+    except Exception as e:
+        return jsonify({'error': str(e)}), 500
 
 # ... (resto del código existente sin cambios) ...
 
@@ -25,8 +111,8 @@ def create_application():
     if os.getenv('SPACE_ID'):
         demo = gr.mount_gradio_app(
             flask_app,
-            "/api",  # Prefijo para los endpoints de la API
-            lambda: True  # Autenticación deshabilitada
+            demo,
+            "/api"  # Prefijo para los endpoints de la API
         )
     
     def user_message(user_input: str, chat_history: List[Dict[str, str]]) -> Tuple[str, List[Dict[str, str]]]:
@@ -139,10 +225,16 @@ def get_app():
 
 # Para desarrollo local
 if __name__ == "__main__":
-    # Configuración para desarrollo local - versión simplificada para Gradio 5.x
-    demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
-        debug=True,
-        share=False
-    )
+    # Verificar si se debe ejecutar Flask o Gradio
+    if os.environ.get('RUN_FLASK', 'false').lower() == 'true':
+        # Ejecutar solo el servidor Flask
+        port = int(os.environ.get('PORT', 5000))
+        flask_app.run(host='0.0.0.0', port=port)
+    else:
+        # Configuración para desarrollo local - versión simplificada para Gradio 5.x
+        demo.launch(
+            server_name="0.0.0.0",
+            server_port=7860,
+            debug=True,
+            share=False
+        )