Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,8 @@ import streamlit as st
 import openai
 import random
 import os
+import json
+import re
 
 # Configurar la API key de OpenAI desde la variable de entorno
 openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
@@ -11,7 +13,7 @@ if not openai.api_key:
     st.error("La API key de OpenAI no está configurada. Por favor, configúrala en las variables de entorno.")
     st.stop()
 
-# El resto del código permanece igual
+# El contexto permanece igual
 contexto = """
 CONCEPTOS BÁSICOS UAS, RPAS, drone o aeromodelo:
 Se usan diferentes términos para referirnos a las aeronaves no tripuladas, pero ¿qué diferencias hay entre ellos?
@@ -26,22 +28,50 @@ Se usan diferentes términos para referirnos a las aeronaves no tripuladas, pero
 def generar_preguntas(num_preguntas=38):
     prompt = f"""Basándote en el siguiente contexto sobre drones y aeronaves no tripuladas, genera {num_preguntas} preguntas de opción múltiple. 
     Cada pregunta debe tener tres opciones de respuesta y solo una debe ser correcta. 
-    Devuelve las preguntas en formato JSON como una lista de diccionarios, donde cada diccionario contenga las claves 'pregunta', 'opciones' (lista de 3 opciones), y 'respuesta_correcta' (índice de la opción correcta, 0, 1 o 2).
+    Devuelve las preguntas en el siguiente formato:
+
+    1. [Pregunta 1]
+    a) [Opción 1]
+    b) [Opción 2]
+    c) [Opción 3]
+    Respuesta correcta: [a, b, o c]
+
+    2. [Pregunta 2]
+    ...
 
     Contexto:
     {contexto}
     """
 
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-4o-mini",  # Asegúrate de que este es el nombre correcto del modelo
-        messages=[{"role": "system", "content": prompt}],
-        temperature=0.7,
-    )
-
-    # Asumimos que la respuesta está en formato JSON y la parseamos
-    import json
-    preguntas = json.loads(response.choices[0].message.content)
-    return preguntas
+    try:
+        response = openai.ChatCompletion.create(
+            model="gpt-4o-mini",  # Asegúrate de que este es el nombre correcto del modelo
+            messages=[{"role": "system", "content": prompt}],
+            temperature=0.7,
+        )
+        
+        content = response.choices[0].message.content
+        
+        # Parseamos el contenido para convertirlo en una estructura de datos
+        preguntas = []
+        current_question = {}
+        for line in content.split('\n'):
+            if re.match(r'^\d+\.', line):
+                if current_question:
+                    preguntas.append(current_question)
+                current_question = {'pregunta': line.split('.', 1)[1].strip(), 'opciones': []}
+            elif line.startswith(('a)', 'b)', 'c)')):
+                current_question['opciones'].append(line[2:].strip())
+            elif line.startswith('Respuesta correcta:'):
+                current_question['respuesta_correcta'] = ord(line.split(':')[1].strip()) - ord('a')
+        
+        if current_question:
+            preguntas.append(current_question)
+        
+        return preguntas
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error al generar preguntas: {str(e)}")
+        return []
 
 def evaluar_respuestas(preguntas, respuestas_usuario):
     correctas = 0
@@ -58,7 +88,7 @@ def evaluar_respuestas(preguntas, respuestas_usuario):
 st.title("Cuestionario de Drones")
 
 # Inicializar o cargar preguntas
-if 'preguntas' not in st.session_state:
+if 'preguntas' not in st.session_state or not st.session_state.preguntas:
     st.session_state.preguntas = generar_preguntas()
 
 # Botón para generar nuevas preguntas