Update app.py

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@@ -39,6 +39,28 @@ css_style = """
         border-radius: 5px;
         border: 1px solid #ccc;
     }
+    .sugerencias-box {
+        padding: 15px;
+        background-color: #fff;
+        border-radius: 10px;
+        border: 1px solid #e0e0e0;
+        margin: 10px 0;
+    }
+    .suggestion-button {
+        width: 100%;
+        text-align: left;
+        margin: 5px 0;
+        padding: 10px;
+        border-radius: 5px;
+        border: 1px solid #e0e0e0;
+        background-color: #f8f9fa;
+        cursor: pointer;
+        transition: all 0.3s;
+    }
+    .suggestion-button:hover {
+        background-color: #e9ecef;
+        border-color: #ced4da;
+    }
 </style>
 """
 
@@ -89,7 +111,7 @@ def extract_metadata(vector_store):
     metadata_questions = {
         "title": "¿Cual es o podría ser el título del documento? Redacta una sola frase",
         "entity": "¿A qué entidad u organización pertenece este documento?",
-        "date": "¿A qué fecha pertenece el documento?"
+        "date": "¿En qué fecha se implantará el contenido? Si no se detalla responde \"No se especifica\""
     }
     
     metadata = {}
@@ -127,14 +149,63 @@ def procesar_consulta(user_question):
     respuesta_final = eliminar_proceso_pensamiento(response['output_text'])
     mostrar_respuesta(respuesta_final)
 
+def generar_sugerencias():
+    """Genera preguntas sugeridas usando los chunks más relevantes del documento"""
+    if 'vector_store' not in st.session_state:
+        return []
+    
+    try:
+        # Obtener los fragmentos más relevantes
+        docs = st.session_state.vector_store.similarity_search("", k=3)
+        context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
+        
+        # Prompt para generación de sugerencias
+        prompt_template = """
+        Basado en el siguiente contexto, genera exactamente 3 preguntas relevantes en español.
+        Formato: Cada pregunta debe ser concisa y específica.
+        Las preguntas deben ser útiles para entender el contenido del documento.
+        
+        Contexto:
+        {context}
+        
+        Preguntas sugeridas:
+        1.
+        """
+        
+        model = ChatGroq(
+            temperature=0.7,
+            model_name="deepseek-r1-distill-llama-70b",
+            groq_api_key=os.getenv("GROQ_API_KEY")
+        )
+        
+        response = model.invoke(prompt_template.format(context=context))
+        
+        # Procesar la respuesta para extraer las preguntas
+        preguntas = []
+        for line in response.content.split("\n"):
+            if line.strip() and any(c.isdigit() for c in line[:3]):
+                pregunta = line.split('.', 1)[1].strip() if '.' in line else line.strip()
+                if pregunta:
+                    preguntas.append(pregunta)
+        
+        return preguntas[:3]  # Asegurar máximo 3 preguntas
+        
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error generando sugerencias: {str(e)}")
+        return []
+
 def main():
     st.set_page_config(page_title="PDF Consultor 🔍", page_icon="🔍", layout="wide")
     st.title("PDF Consultor 🔍")
     st.markdown(css_style, unsafe_allow_html=True)
 
-    # Inicializa estado de sesión
+    # Inicializa estados de sesión
     if 'documento_cargado' not in st.session_state:
         st.session_state.documento_cargado = False
+    if 'sugerencias' not in st.session_state:
+        st.session_state.sugerencias = []
+    if 'pregunta_actual' not in st.session_state:
+        st.session_state.pregunta_actual = ""
 
     # Sidebar - Carga de documentos
     with st.sidebar:
@@ -157,6 +228,7 @@ def main():
                 st.session_state.metadata = extract_metadata(vector_store)
                 st.session_state.vector_store = vector_store
                 st.session_state.documento_cargado = True
+                st.session_state.sugerencias = generar_sugerencias()
                 
                 st.rerun()
                 
@@ -170,7 +242,7 @@ def main():
         campos = [
             ("📄 Título", "title"),
             ("🏛️ Entidad", "entity"), 
-            ("📅 Fecha", "date")
+            ("📅 Fecha Implantación", "date")
         ]
         
         for col, (icono, key) in zip(cols, campos):
@@ -181,7 +253,23 @@ def main():
                     {st.session_state.metadata[key]}
                 </div>
                 """, unsafe_allow_html=True)
-        st.markdown("---")
+        
+        # Mostrar sugerencias
+        if st.session_state.sugerencias:
+            st.markdown("---")
+            st.subheader("💡 Preguntas sugeridas:")
+            
+            for i, pregunta in enumerate(st.session_state.sugerencias, 1):
+                if st.button(
+                    pregunta,
+                    key=f"sug_{i}",
+                    help=f"Haz clic para usar esta pregunta",
+                    use_container_width=True
+                ):
+                    st.session_state.pregunta_actual = pregunta
+                    st.rerun()
+            
+            st.markdown("---")
 
     # Interfaz de consultas
     if st.session_state.documento_cargado:
@@ -190,12 +278,17 @@ def main():
             with col1:
                 user_question = st.text_input(
                     "Escribe tu pregunta:",
+                    value=st.session_state.pregunta_actual,
                     placeholder="Ej: ¿Qué normativa regula este proceso?",
                     label_visibility="collapsed"
                 )
             with col2:
                 st.markdown("<br>", unsafe_allow_html=True)
                 enviar = st.form_submit_button("Enviar ▶")
+            
+            # Resetear pregunta actual después de mostrarla
+            if st.session_state.pregunta_actual:
+                st.session_state.pregunta_actual = ""
 
         if user_question and enviar:
             procesar_consulta(user_question)