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# chatbot/chatbot.py
import streamlit as st
from typing import Dict, List, Tuple
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class AIdeaTextChatbot:
def __init__(self, lang_code: str):
self.lang_code = lang_code
self.conversation_history = []
self.context = {
'current_analysis': None,
'last_question': None,
'user_profile': None
}
def process_message(self, message: str, context: Dict = None) -> str:
"""
Procesa el mensaje del usuario y genera una respuesta
"""
try:
# Actualizar contexto
if context:
self.context.update(context)
# Analizar intenci贸n del mensaje
intent = self._analyze_intent(message)
# Generar respuesta basada en la intenci贸n
response = self._generate_response(intent, message)
# Actualizar historial
self._update_history(message, response)
return response
except Exception as e:
logger.error(f"Error procesando mensaje: {str(e)}")
return self._get_fallback_response()
def _analyze_intent(self, message: str) -> str:
"""
Analiza la intenci贸n del mensaje del usuario
"""
# Implementar an谩lisis de intenci贸n
pass
def _generate_response(self, intent: str, message: str) -> str:
"""
Genera una respuesta basada en la intenci贸n
"""
# Implementar generaci贸n de respuesta
pass
def get_conversation_history(self) -> List[Tuple[str, str]]:
"""
Retorna el historial de conversaci贸n
"""
return self.conversation_history |