Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,7 @@
 import streamlit as st
 from PIL import Image
 import speech_recognition as sr
-import google.generativeai as genai
-from pymongo import MongoClient
-from bson.objectid import ObjectId
+from transformers import pipeline
 import pyttsx3
 
 # Configuración de la página de Streamlit
@@ -12,58 +10,35 @@ st.set_page_config(layout="wide")
 # Configuración de la API key para Google Generative AI
 api_key = "AIzaSyDJZ3r6VRhRivR0pb96cBRg_VvGg_fXq5k"  # API key proporcionada
 
-# Configuración de la base de datos MongoDB
-def obtener_cliente_mongo():
-    try:
-        cliente = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
-        cliente.server_info()  # Verifica la conexión
-        return cliente
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error: No se pudo conectar a MongoDB. Verifica que el servidor esté en ejecución. Detalles: {e}")
-        return None
-
-cliente = obtener_cliente_mongo()
-db = None
-coleccion_historial = None
+# Inicialización de los pipelines de Hugging Face
+generator = pipeline("text-generation", model="gpt-3.5-turbo")  # Usa el modelo de Hugging Face para generación de texto
 
-if cliente:
-    db = cliente["historial_busquedas"]
-    coleccion_historial = db["historial"]
+# Lista para almacenar el historial de interacción
+historial = []
 
 def guardar_historial(modo_entrada, entrada_usuario, respuesta):
-    if coleccion_historial:
-        entrada_historial = {
-            "modo_entrada": modo_entrada,
-            "entrada_usuario": entrada_usuario,
-            "respuesta": respuesta
-        }
-        coleccion_historial.insert_one(entrada_historial)
+    historial.append({
+        "modo_entrada": modo_entrada,
+        "entrada_usuario": entrada_usuario,
+        "respuesta": respuesta
+    })
 
 def cargar_historial():
-    if coleccion_historial:
-        entradas_historial = list(coleccion_historial.find().sort("_id", -1))
-        return entradas_historial
-    return []
+    return historial
 
-def eliminar_historial(id_entrada):
-    if coleccion_historial:
-        coleccion_historial.delete_one({"_id": ObjectId(id_entrada)})
+def eliminar_historial(indice):
+    if 0 <= indice < len(historial):
+        historial.pop(indice)
 
 def procesar_texto(texto):
-    genai.configure(api_key=api_key)
-    modelo = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
-    respuesta = modelo.generate_content(texto)
-    resultado = respuesta.text
-    guardar_historial("Texto", texto, resultado)
-    return resultado
+    respuesta = generator(texto, max_length=100)[0]['generated_text']
+    guardar_historial("Texto", texto, respuesta)
+    return respuesta
 
 def procesar_imagen(imagen):
-    genai.configure(api_key=api_key)
-    modelo = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
-    respuesta = modelo.generate_content(imagen.name)  # Asume que `generate_content` maneja el nombre de la imagen como entrada válida
-    resultado = respuesta.text
-    guardar_historial("Imagen", imagen.name, resultado)
-    return resultado
+    respuesta = generator(f"Process image {imagen.name}", max_length=100)[0]['generated_text']
+    guardar_historial("Imagen", imagen.name, respuesta)
+    return respuesta
 
 def reconocer_voz():
     reconocedor = sr.Recognizer()
@@ -85,27 +60,25 @@ def hablar_texto(texto):
 
 st.sidebar.title("Historial")
 
-historial = cargar_historial()
-respuesta_seleccionada = None
-
 # Mostrar historial en la barra lateral
-for entrada in historial:
+for i, entrada in enumerate(cargar_historial()):
     with st.sidebar.expander(f"{entrada['entrada_usuario']}"):
         col1, col2 = st.columns([1, 1])
         with col1:
-            if st.button("Respuesta", key=str(entrada['_id'])):
-                respuesta_seleccionada = entrada['respuesta']
+            if st.button("Respuesta", key=f"respuesta_{i}"):
+                st.session_state.respuesta_seleccionada = entrada['respuesta']
         with col2:
-            if st.button("Eliminar", key=f"eliminar_{entrada['_id']}"):
-                eliminar_historial(entrada['_id'])
-                st.rerun()  # Usa `st.rerun()` en lugar de `st.experimental_rerun()`
+            if st.button("Eliminar", key=f"eliminar_{i}"):
+                eliminar_historial(i)
+                st.experimental_rerun()
 
 st.title("🤖 ChatBot")
 
 espacio_contenido_generado = st.empty()
 
 # Mostrar respuesta seleccionada
-if respuesta_seleccionada:
+if 'respuesta_seleccionada' in st.session_state:
+    respuesta_seleccionada = st.session_state.respuesta_seleccionada
     espacio_contenido_generado.write(respuesta_seleccionada)
     if st.button("🔊 Hablar"):
         hablar_texto(respuesta_seleccionada)