modules/chatbot/chat_process.py

# modules/chatbot/chat_process.py
import os
import anthropic
import logging
from typing import Dict, Generator

logger = logging.getLogger(__name__)

class ChatProcessor:
    def __init__(self):
        """
        Inicializa el procesador de chat con la API de Claude
        """
        api_key = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
        if not api_key:
            raise ValueError("No se encontró la clave API de Anthropic. Asegúrate de configurarla en las variables de entorno.")
            
        self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        self.conversation_history = []

    def process_chat_input(self, message: str, lang_code: str) -> Generator[str, None, None]:
        """
        Procesa el mensaje y genera una respuesta
        """
        try:
            # Agregar mensaje a la historia
            self.conversation_history.append(f"Human: {message}")
            full_message = "\n".join(self.conversation_history)

            # Generar respuesta usando la API de Claude
            response = self.client.completions.create(
                model="claude-2",
                prompt=f"{full_message}\n\nAssistant:",
                max_tokens_to_sample=300,
                temperature=0.7,
                stop_sequences=["Human:"]
            )

            # Procesar la respuesta
            claude_response = response.completion.strip()
            self.conversation_history.append(f"Assistant: {claude_response}")

            # Mantener un historial limitado
            if len(self.conversation_history) > 10:
                self.conversation_history = self.conversation_history[-10:]

            # Dividir la respuesta en palabras para streaming
            words = claude_response.split()
            for word in words:
                yield word + " "

        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en process_chat_input: {str(e)}")
            yield f"Error: {str(e)}"

    def get_conversation_history(self) -> list:
        """
        Retorna el historial de la conversación
        """
        return self.conversation_history

    def clear_history(self):
        """
        Limpia el historial de la conversación
        """
        self.conversation_history = []