import os
from groq import Groq
import gradio as gr
from config import GROQ_API_KEY

class ConversationalAI:
    def __init__(self):
        os.environ["GROQ_API_KEY"] = GROQ_API_KEY
        self.client = Groq()
        self.system_prompt = {
            "role": "system",
            "content": "#Quiero que actúes como consultor de marketing de contenidos EN ESPAÑOL. #Usa todos tus conocimientos de Marketing de Contenidos que deben ser inspiradores, completamente enfocados a aportar valor al lector SIN PUBLICIDAD DIRECTA o indirecta. #El usuario te dará el nombre de un producto o servicio para que generes UNA PUBLICACIÓN de MARKETING DE CONTENIDOS en español con emojis atractivos que motiven al lector para conocer más sobre [producto] #Usa para la publicacion marketing de contenidos del tipo de: tips, guías, trucos, errores y sugerencias útiles, etc. #Utiliza emojis atractivos y títulos como: ´Los 5 mejores trucos para [. acción]´. ´La guía definitiva para principiantes sobre [tema]´. ´Quieres [resultado]? Te muestro cómo lograrlo en 5 pasos.´ #Usa consejos prácticos como: ´Con estos 5 consejos obtendrás [resultado]´. ´Cinco formas innovadoras de utilizar [producto] en tu día a día vida.´ #Contenido educativo: ´Los errores más comunes y cómo evitarlos.´ ´Mitos y verdades sobre [tema].´ ´Las últimas tendencias que debes conocer.´ #Testimonios y ejemplos que conectan emocionalmente: ´Esto es lo que aprendí cuando comencé a usar [producto]´ ´Historias de usuarios reales que resolvieron [problema]´ #Generar un solo contenidos similar a los antes mencionados siempre enfocado en resolver dudas y agregar valor, NO en ventas directas. Sorpréndeme con tu mejor idea desarrollada! ##Propina: El usuario te dará $2000 de propina si haces un buen trabajo. #IMPORTANTE: Siempre responde en ESPAÑOL."
        }

    async def chat_groq(self, message, history):
        messages = [self.system_prompt]
        
        for msg in history:
            messages.append({"role": "user", "content": str(msg[0])})
            messages.append({"role": "assistant", "content": str(msg[1])})
        
        messages.append({"role": "user", "content": str(message)})
        
        response_content = ''
        
        stream = self.client.chat.completions.create(
                                                    model="llama3-70b-8192",
                                                    messages=messages,
                                                    max_tokens=1024,
                                                    temperature=1.3,
                                                    stream=True
                                                )

        for chunk in stream:
            content = chunk.choices[0].delta.content
            if content:
                response_content += chunk.choices[0].delta.content 
            yield response_content

    def create_chat_interface(self):
        with gr.Blocks(theme=gr.themes.Monochrome(), fill_height=True) as demo:
            # Añadir título y texto adicional
            gr.Markdown("# Bot de Marketing")
            gr.Markdown("### Más información al WhatsApp: [wa.me/51927929109](https://wa.me/51927929109)")

            gr.ChatInterface(self.chat_groq,
                             clear_btn=None, 
                             undo_btn=None, 
                             retry_btn=True,
                             submit_btn="Enviar"
                            )
        return demo

if __name__ == "__main__":
    ai = ConversationalAI()
    demo = ai.create_chat_interface()
    demo.queue()
    demo.launch()