import gradio as gr
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

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# MODELO LIGERO PARA CHAT
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model_name = "TheBloke/guanaco-7B-GPTQ"  # Conversacional, rápido y gratuito
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
chat_pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

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# CV RESUMIDO
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with open("cv.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    cv_text = f.read()

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# FUNCION DE RESPUESTA
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def responder(pregunta):
    prompt = f"""
Usa solo la información de este CV para responder en español, primera persona, de forma breve y profesional.
Pregunta: {pregunta}
CV:
{cv_text}
"""
    respuesta = chat_pipe(prompt, max_length=200, do_sample=False)[0]['generated_text']
    return respuesta

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# INTERFAZ GRADIO
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with gr.Blocks() as demo:

    # Imagen inicial
    gr.Image(value="marianobot.png", interactive=False)

    # Título grande del chat
    gr.Markdown("<h2>🤖 MarianoBot – ¡Descubre y pregunta todo lo que quieras!</h2>", elem_id="titulo")

    # Chatbot con saludo inicial
    chatbot = gr.Chatbot(type="messages", value=[{"role":"assistant","content":"¡Hola! ¡Pregúntame para conocer más sobre mí!"}])

    # Entrada de pregunta
    question_input = gr.Textbox(
        label="Escribe tu pregunta...",
        placeholder="Pregunta sobre mi experiencia, habilidades o trayectoria",
        lines=1
    )

    # Botón enviar
    submit_button = gr.Button("Hacer pregunta", elem_id="boton-naranja")

    # Función para actualizar el chat
    def enviar(input_text, history):
        answer = responder(input_text)
        history.append({"role":"user","content":input_text})
        history.append({"role":"assistant","content":answer})
        return history, ""

    # Conectar textbox y botón
    question_input.submit(enviar, [question_input, chatbot], [chatbot, question_input])
    submit_button.click(enviar, [question_input, chatbot], [chatbot, question_input])

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# LANZAR INTERFAZ
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demo.launch()