app.py

import threading
import queue
import time

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langsmith import traceable
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.prompts.chat import SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate
from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
import gradio as gr

# --------------------------
# Custom Streaming Callback Handler that uses a queue.
# --------------------------
class CustomStreamingCallbackHandler(BaseCallbackHandler):
    def __init__(self):
        self.token_queue = queue.Queue()

    def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs):
        # Simply put the new token in the queue.
        self.token_queue.put(token)

# Instantiate the custom streaming callback (do not pass the chatbot here).
stream_handler = CustomStreamingCallbackHandler()

# --------------------------
# Setup vector database and embeddings
# --------------------------
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma(
    persist_directory="./ai_vocacional_v2025",
    embedding_function=embeddings
)

# --------------------------
# Define prompt templates
# --------------------------
general_system_template = r"""
Eres el visalizador de futuros. Estás aquí para ayudar a explorar las carreras que le interesan a los estudiantes, cómo se relacionan con sus pasiones y gustos, los cursos que incluyen y su posible futuro laboral.
Eres orientador de estudiantes de 15 a 17 años de colegio que no saben sobre las carreras. Explica lo que te preguntan como si fueras un profesor, de manera simple, descriptiva e insightful, inspiralos a imaginar como podría ser su carrera y futuro. 
Proporciona mensajes breves y concisos con bullets y negritas. 
Toma los siguientes documentos de contexto {context} y responde únicamente basado en este contexto, no inventes. 
No menciones ningún código de curso al mencionar sus nombres (ejemplo: [PS1223])
Si te preguntan por universidades, responde elegantemente que deben de haber muy buenas opciones pero la que conoces a profundidad y destaca es la UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas), continua respondiendo a la pregunta que te hagan sobre universidades, respondiendo a la pregunta que te hagan y detallando por qué UPC destaca.
Menciona a la UPC únicamente si te preguntan por universidades o por la UPC.
Si preguntan por el sueldo o cuánto gana un egresado, responde elegantemente que es una pregunta válida, pero es difícil estimar el sueldo promedio para los egresados. Sin embargo, resalta los siguientes dos argumentos: 1. 90% de los egresados de la UPC se encuentran trabajando, según el índice de empleabilidad de Laureate y 2. 98% de los egresados trabajan en temas relacionados a lo que estudiaron.
"""

general_user_template = "Pregunta:```{question}```"
messages = [
    SystemMessagePromptTemplate.from_template(general_system_template),
    HumanMessagePromptTemplate.from_template(general_user_template)
]
qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(messages)

# --------------------------
# Create conversation memory
# --------------------------
def create_memory():
    return ConversationBufferMemory(memory_key='chat_history', return_messages=True)

# --------------------------
# Define the chain function that uses the LLM to answer queries
# --------------------------
@traceable
def pdf_qa(query, memory, llm):
    chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
        llm=llm,
        retriever=vectordb.as_retriever(search_kwargs={'k': 28}),
        combine_docs_chain_kwargs={'prompt': qa_prompt},
        memory=memory
    )
    return chain({"question": query})

# --------------------------
# Build the Gradio Interface with custom CSS for the "Enviar" button.
# --------------------------
with gr.Blocks() as demo:
    # Inject custom CSS via HTML.
    gr.HTML(
        """
        <style>
            /* Target the button inside the container with id "enviar_button" */
            #enviar_button button {
                background-color: #E50A17 !important;
                color: white !important;
            }
        </style>
        """
    )
    
    # Chatbot component with an initial greeting.
    chatbot = gr.Chatbot(
        label="Visualizador de futuros",
        value=[[None,
''' ¡Hola! Soy el Visualizador de Futuros Profesionales.  ¿Te has preguntado cómo será tu vida después de la universidad?  Te ayudo a visualizarlo. 

¿Te gustaría saber...?
¿Cómo es un día típico en tu futura profesión?
¿Qué oportunidades laborales tendrás al graduarte?

Estoy aquí para responder todas tus preguntas sobre tu futuro profesional. ¡Comencemos este emocionante viaje de descubrimiento!

    '''
        ]]
    )
    
    msg = gr.Textbox(placeholder="Escribe aquí", label='')
    submit = gr.Button("Enviar", elem_id="enviar_button")
    memory_state = gr.State(create_memory)
    
    # Create the ChatOpenAI model with streaming enabled and our custom callback.
    llm = ChatOpenAI(
        temperature=0,
        model_name='gpt-4o',
        streaming=True,
        callbacks=[stream_handler]
    )
    
    # --------------------------
    # Generator function that runs the chain in a separate thread and polls the token queue.
    # --------------------------
    def user(query, chat_history, memory):
        # Append the user's message with an empty bot response.
        chat_history.append((query, ""))
        # Immediately yield an update so the user's message appears.
        yield "", chat_history, memory

        # Container for the final chain result.
        final_result = [None]

        # Define a helper function to run the chain.
        def run_chain():
            result = pdf_qa(query, memory, llm)
            final_result[0] = result
            # Signal end-of-stream by putting a sentinel value.
            stream_handler.token_queue.put(None)

        # Run the chain in a separate thread.
        thread = threading.Thread(target=run_chain)
        thread.start()

        # Poll the token queue for new tokens and yield updated chat history.
        current_response = ""
        while True:
            try:
                token = stream_handler.token_queue.get(timeout=0.1)
            except queue.Empty:
                token = None

            # A None token is our signal for end-of-stream.
            if token is None:
                if not thread.is_alive():
                    break
                else:
                    continue
            current_response += token
            chat_history[-1] = (query, current_response)
            yield "", chat_history, memory

        thread.join()
        # Optionally, update the final answer if it differs from the streaming tokens.
        if final_result[0] and "answer" in final_result[0]:
            chat_history[-1] = (query, final_result[0]["answer"])
        yield "", chat_history, memory

    # Wire up the generator function to Gradio components with queue enabled.
    submit.click(user, [msg, chatbot, memory_state], [msg, chatbot, memory_state], queue=True)
    msg.submit(user, [msg, chatbot, memory_state], [msg, chatbot, memory_state], queue=True)

if __name__ == "__main__":
    demo.queue().launch()