Create semantic_live_interface.py

modules/semantic/semantic_live_interface.py

@@ -1,197 +1,140 @@
-# modules/semantic/semantic_live_interface.py
-import streamlit as st
-from streamlit_float import *
-from streamlit_antd_components import *
-import pandas as pd
-import logging
-
-# Configuración del logger
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# Importaciones locales
-from .semantic_process import (
-    process_semantic_input,
-    format_semantic_results
-)
-
-from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
-from ..database.semantic_mongo_db import store_student_semantic_result
-from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
-
-def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
-    """
-    Interfaz para el análisis semántico en vivo con proporciones de columna ajustadas
-    """
-    try:
-        # 1. Inicializar el estado de la sesión de manera más robusta
-        if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
-            st.session_state.semantic_live_state = {
-                'analysis_count': 0,
-                'current_text': '',
-                'last_result': None,
-                'text_changed': False
-            }
-
-        # 2. Función para manejar cambios en el texto
-        def on_text_change():
-            current_text = st.session_state.semantic_live_text
-            st.session_state.semantic_live_state['current_text'] = current_text
-            st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = True
-
-        # 3. Crear columnas con nueva proporción (1:3)
-        input_col, result_col = st.columns([1, 3])
-
-        # Columna izquierda: Entrada de texto
-        with input_col:
-            st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
-            
-            # Área de texto con manejo de eventos
-            text_input = st.text_area(
-                semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
-                height=500,
-                key="semantic_live_text",
-                value=st.session_state.semantic_live_state.get('current_text', ''),
-                on_change=on_text_change,
-                label_visibility="collapsed"  # Oculta el label para mayor estabilidad
-            )
-
-            # Botón de análisis y procesamiento
-            analyze_button = st.button(
-                semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
-                key="semantic_live_analyze",
-                type="primary",
-                icon="🔍",
-                disabled=not text_input,
-                use_container_width=True
-            )
-
-            if analyze_button and text_input:
-                try:
-                    with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
-                        analysis_result = process_semantic_input(
-                            text_input,
-                            lang_code,
-                            nlp_models,
-                            semantic_t
-                        )
-
-                        if analysis_result['success']:
-                            st.session_state.semantic_live_state['last_result'] = analysis_result
-                            st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
-                            st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = False
-                            
-                            store_student_semantic_result(
-                                st.session_state.username,
-                                text_input,
-                                analysis_result['analysis']
-                            )
-                        else:
-                            st.error(analysis_result.get('message', 'Error en el análisis'))
-
-                except Exception as e:
-                    logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
-                    st.error(semantic_t.get('error_processing', 'Error al procesar el texto'))
-
-        # Columna derecha: Visualización de resultados
-        with result_col:
-            st.subheader(semantic_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
-
-            if 'last_result' in st.session_state.semantic_live_state and \
-               st.session_state.semantic_live_state['last_result'] is not None:
-                
-                analysis = st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis']
-
-                if 'key_concepts' in analysis and analysis['key_concepts'] and \
-                   'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
-                    
-                    st.markdown("""
-                        <style>
-                        .unified-container {
-                            background-color: white;
-                            border-radius: 10px;
-                            overflow: hidden;
-                            box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
-                            width: 100%;
-                            margin-bottom: 1rem;
-                        }
-                        .concept-table {
-                            display: flex;
-                            flex-wrap: nowrap;  /* Evita el wrap */
-                            gap: 6px;           /* Reducido el gap */
-                            padding: 10px;
-                            background-color: #f8f9fa;
-                            overflow-x: auto;    /* Permite scroll horizontal si es necesario */
-                            white-space: nowrap; /* Mantiene todo en una línea */
-                        }
-                        .concept-item {
-                            background-color: white;
-                            border-radius: 4px;
-                            padding: 4px 8px;    /* Padding reducido */
-                            display: inline-flex; /* Cambiado a inline-flex */
-                            align-items: center;
-                            gap: 4px;            /* Gap reducido */
-                            box-shadow: 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);
-                            flex-shrink: 0;      /* Evita que los items se encojan */
-                        }
-                        .concept-name { 
-                            font-weight: 500; 
-                            color: #1f2937;
-                            font-size: 0.8em;    /* Tamaño de fuente reducido */
-                        }
-                        .concept-freq { 
-                            color: #6b7280; 
-                            font-size: 0.75em;   /* Tamaño de fuente reducido */
-                        }
-                        .graph-section { 
-                            padding: 20px;
-                            background-color: white;
-                        }
-                        </style>
-                    """, unsafe_allow_html=True)
-
-                    with st.container():
-                        # Conceptos en una sola línea
-                        concepts_html = """
-                        <div class="unified-container">
-                            <div class="concept-table">
-                        """
-                        concepts_html += ''.join(
-                            f'<div class="concept-item"><span class="concept-name">{concept}</span>'
-                            f'<span class="concept-freq">({freq:.2f})</span></div>'
-                            for concept, freq in analysis['key_concepts']
-                        )
-                        concepts_html += "</div></div>"
-                        st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)
-                        
-                        # Grafo
-                        if 'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
-                            st.image(
-                                analysis['concept_graph'],
-                                use_container_width=True
-                            )
-
-                        # Botones y controles
-                        button_col, spacer_col = st.columns([1,5])
-                        with button_col:
-                            st.download_button(
-                                label="📥 " + semantic_t.get('download_graph', "Download"),
-                                data=analysis['concept_graph'],
-                                file_name="semantic_live_graph.png",
-                                mime="image/png",
-                                use_container_width=True
-                            )
-                        
-                        with st.expander("📊 " + semantic_t.get('graph_help', "Graph Interpretation")):
-                            st.markdown("""
-                                - 🔀 Las flechas indican la dirección de la relación entre conceptos
-                                - 🎨 Los colores más intensos indican conceptos más centrales en el texto
-                                - ⭕ El tamaño de los nodos representa la frecuencia del concepto
-                                - ↔️ El grosor de las líneas indica la fuerza de la conexión
-                            """)
-                else:
-                    st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No hay datos para mostrar'))
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
-        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))
-
+# modules/semantic/semantic_live_interface.py
+import streamlit as st
+import logging
+from datetime import datetime, timezone
+
+# Configuración del logger
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Importaciones locales
+from .semantic_process import process_semantic_input
+from ..database.semantic_mongo_live_db import store_student_semantic_live_result
+
+def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
+    """
+    Interfaz para el análisis semántico en vivo con texto directo
+    """
+    try:
+        # 1. Inicializar el estado de la sesión
+        if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
+            st.session_state.semantic_live_state = {
+                'analysis_count': 0,
+                'current_text': '',
+                'last_result': None,
+                'text_changed': False
+            }
+
+        # 2. Función para manejar cambios en el texto
+        def on_text_change():
+            current_text = st.session_state.semantic_live_text
+            st.session_state.semantic_live_state['current_text'] = current_text
+            st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = True
+
+        # 3. Área de texto para entrada directa
+        st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
+        
+        text_input = st.text_area(
+            semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
+            height=300,
+            key="semantic_live_text",
+            value=st.session_state.semantic_live_state.get('current_text', ''),
+            on_change=on_text_change,
+            label_visibility="collapsed"
+        )
+
+        # 4. Botón de análisis
+        analyze_button = st.button(
+            semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
+            key="semantic_live_analyze",
+            type="primary",
+            disabled=not text_input,
+            use_container_width=True
+        )
+
+        # 5. Procesar análisis cuando se presiona el botón
+        if analyze_button and text_input:
+            with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
+                try:
+                    analysis_result = process_semantic_input(
+                        text_input,
+                        lang_code,
+                        nlp_models,
+                        semantic_t
+                    )
+
+                    if analysis_result['success']:
+                        # Guardar resultado en sesión y base de datos
+                        st.session_state.semantic_live_state['last_result'] = analysis_result
+                        st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
+                        st.session_state.semantic_live_state['text_changed'] = False
+                        
+                        # Guardar en MongoDB (colección live)
+                        store_result = store_student_semantic_live_result(
+                            st.session_state.username,
+                            text_input,
+                            analysis_result['analysis'],
+                            lang_code
+                        )
+                        
+                        if not store_result:
+                            st.error(semantic_t.get('error_saving', 'Error al guardar el análisis'))
+                        else:
+                            st.success(semantic_t.get('analysis_saved', 'Análisis guardado correctamente'))
+                    else:
+                        st.error(analysis_result.get('message', 'Error en el análisis'))
+
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
+                    st.error(semantic_t.get('error_processing', 'Error al procesar el texto'))
+
+        # 6. Mostrar resultados si existen
+        if 'last_result' in st.session_state.semantic_live_state and \
+           st.session_state.semantic_live_state['last_result'] is not None:
+            
+            analysis = st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis']
+            
+            if 'key_concepts' in analysis and analysis['key_concepts'] and \
+               'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
+                
+                # Mostrar conceptos clave
+                st.subheader(semantic_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
+                concepts_html = """
+                <div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 8px; margin-bottom: 20px;">
+                """ + ''.join([
+                    f'<div style="background-color: #f0f2f6; border-radius: 5px; padding: 6px 10px; display: inline-flex; align-items: center; gap: 6px;">'
+                    f'<span style="font-weight: bold;">{concept}</span>'
+                    f'<span style="color: #666; font-size: 0.9em;">({freq:.2f})</span></div>'
+                    for concept, freq in analysis['key_concepts']
+                ]) + "</div>"
+                st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)
+                
+                # Mostrar gráfico
+                st.subheader(semantic_t.get('concept_network', 'Red de Conceptos'))
+                st.image(
+                    analysis['concept_graph'],
+                    use_container_width=True
+                )
+                
+                # Botón para consultar con el asistente
+                if st.button("💬 Consultar con Asistente", key="semantic_live_chat_button"):
+                    if 'last_result' not in st.session_state.semantic_live_state:
+                        st.error("Primero complete el análisis semántico")
+                        return
+                        
+                    st.session_state.semantic_agent_data = {
+                        'text': st.session_state.semantic_live_state['current_text'],
+                        'metrics': st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis'],
+                        'graph_data': st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis'].get('concept_graph')
+                    }
+                    st.session_state.semantic_agent_active = True
+                    st.rerun()
+                
+                # Notificación si el agente está activo
+                if st.session_state.get('semantic_agent_active', False):
+                    st.success(semantic_t.get('semantic_agent_ready_message', 'El agente virtual está listo. Abre el chat en la barra lateral.'))
+            else:
+                st.info(semantic_t.get('no_results', 'No hay resultados para mostrar'))
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
+        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))