Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
-import os
 from modelo import get_chain
+import os
 
-os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets['OPENAI_API_KEY']  # agregada en la config de hugginface
-
-# Initialization
-if 'historial' not in st.session_state:
-    st.session_state['historial'] = ['🤖 Hola soy tu asistente del dia de hoy, en que te puedo ayudar']
-
-def get_historial():
-    return st.session_state["historial"]
 
-def add_historial(respuesta):
-    st.session_state["historial"].append(respuesta["query"])
-    st.session_state["historial"].append(respuesta["result"])
+os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets['OPENAI_API_KEY']  # agregada en la config de hugginface
 
 #Menu Visual
 st.markdown("<h1 style='text-align: center; color: yellow;'>Chatbot SII</h1>", unsafe_allow_html=True) #mandar un texto en html
 st.header("🤖🦾ChatBot entrenado con preguntas frecuentes del sitio del servicios de impuestos interno de Chile.")
 
-pregunta = st.text_area('Ingresa tu pregunta:', value="Que es un APA?")
-st.divider()
-tmp_button = st.button("CLICK")
-st.write(get_historial()[0])
-st.divider()
-#Fin Menu
-
-chain = get_chain(st.secrets['OPENAI_API_KEY'])
-if tmp_button: #Esperar al boton
-    out = chain.invoke(pregunta)
-    add_historial(out)
-    print(get_historial())
-    st.write(f"<p style='text-align: right;style='text-size: 30px; background-color: yellow;color: black;'>{out['result']}</p>", unsafe_allow_html=True)
-    #st.rerun() #Restart app
-else:
-    st.stop()
+with st.chat_message(name="ai"): #assistant or ai
+    st.write('🤖 Hola soy tu asistente del dia de hoy, en que te puedo ayudar')
+
+
+if "mensajes" not in st.session_state:
+    st.session_state.mensajes = []
+
+for message in st.session_state.mensajes:
+    with st.chat_message(message["role"]):
+        st.markdown(message["content"])
+
+#Manejador del prompt, es un input y button a la vez
+pregunta = st.chat_input("Ingresa tu pregunta")
+chain = get_chain()  #windows
+
+if pregunta:
+    #Muestra el mensaje del usuario en el chat
+    with st.chat_message(name="human"): #assistant or ai
+        st.markdown(pregunta)
+
+    st.session_state.mensajes.append({"role" : "human", "content": pregunta})
+    respuesta = chain.invoke(pregunta)['result']
+
+    with st.chat_message(name="ai"): #assistant or ai
+        st.markdown(respuesta)
+    st.session_state.mensajes.append({"role" : "ai", "content": respuesta})