import gradio as gr
import openai
import csv
import os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

datos_ingresados = []  # Lista para almacenar los datos ingresados por el usuario

def guardar_en_csv(dato):
    ruta_archivo = 'datos_usuarios.csv'  # Ruta relativa al archivo CSV
    
    with open(ruta_archivo, mode='a+', newline='') as archivo_csv:
        escritor_csv = csv.writer(archivo_csv, delimiter=',')
        escritor_csv.writerow([dato])

    print("Los datos se han guardado en el archivo CSV exitosamente.")

def generate_completion(user_prompt):
    hidden_context = " "
    prompt = hidden_context + user_prompt
    response = openai.Completion.create(
        model="davinci:ft-topwow-llc:realvendorpower-2023-08-29-02-29-47",
        prompt=prompt,
        max_tokens=10,
        temperature=0,
        stop=["_END"]
    )

    guardar_en_csv(user_prompt)
    return response.choices[0].text.strip()

iface = gr.Interface(
    fn=generate_completion,
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, placeholder='Escribe aquí la frase o las palabras que le dijo su potencial cliente'),
    outputs='text',
    title="VendorPower: Predictor de intenciones de compra",
    description="Plataforma para profesionales de la venta. En el espacio puedes escribir frases claves que le dice un posible comprador y VendorPower predice las posibilidades de cierre de venta: posible Potencial o que no está interesado. El eje de esta plataforma de inteligencia artificial está basada en redes neuronales transformer usando la técnica de transfer learning y el proceso de fine tunning",
    input_labels="Frase",
    output_labels="Sentimento"
)

iface.launch()