# -*- coding: utf-8
# Reinaldo Chaves (reichaves@gmail.com)
# Este projeto implementa um sistema de Recuperação de Informações Aumentada por Geração (RAG) conversacional 
# usando Streamlit, LangChain, e modelos de linguagem de grande escala - para entrevistar PDFs
# Geração de respostas usando o modelo Gemma2-9b-It da Groq
# Embeddings de texto usando o modelo all-MiniLM-L6-v2 do Hugging Face
##

import streamlit as st
from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_groq import ChatGroq
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
import os
import tempfile

# Configurar o tema para dark
st.set_page_config(page_title="RAG Q&A Conversacional", layout="wide", initial_sidebar_state="expanded", page_icon="🤖", menu_items=None)

# Aplicar o tema dark com CSS
st.markdown("""
    <style>
    /* Estilo global */
    .stApp, [data-testid="stAppViewContainer"], [data-testid="stHeader"] {
        background-color: #0e1117 !important;
        color: #fafafa !important;
    }
    
    /* Sidebar */
    [data-testid="stSidebar"], [data-testid="stSidebarNav"] {
        background-color: #262730 !important;
        color: #fafafa !important;
    }
    [data-testid="stSidebar"] .stMarkdown, [data-testid="stSidebarNav"] .stMarkdown {
        color: #fafafa !important;
    }
    
    /* Botões */
    .stButton > button {
        color: #4F8BF9 !important;
        background-color: #262730 !important;
        border-radius: 20px !important;
        height: 3em !important;
        width: 200px !important;
    }
    
    /* Inputs de texto */
    .stTextInput > div > div > input {
        color: #fafafa !important;
        background-color: #262730 !important;
    }
    
    /* Rótulos de input */
    .stTextInput > label, [data-baseweb="label"] {
        color: #fafafa !important;
        font-size: 1rem !important;
    }
    
    /* Garantindo visibilidade do texto em todo o app */
    .stApp > header + div, [data-testid="stAppViewContainer"] > div {
        color: #fafafa !important;
    }
    
    /* Forçando cor de texto para elementos específicos */
    div[class*="css"] {
        color: #fafafa !important;
    }
    
    /* Ajuste para elementos de entrada */
    [data-baseweb="base-input"] {
        background-color: #262730 !important;
    }
    [data-baseweb="base-input"] input {
        color: #fafafa !important;
    }
    
    /* Ajuste para o fundo do conteúdo principal */
    [data-testid="stAppViewContainer"] > section[data-testid="stSidebar"] + div {
        background-color: #0e1117 !important;
    }

    /* Forçando cor de fundo escura para todo o corpo da página */
    body {
        background-color: #0e1117 !important;
    }

    /* Ajustando cores para elementos de seleção e opções */
    .stSelectbox, .stMultiSelect {
        color: #fafafa !important;
        background-color: #262730 !important;
    }

    /* Ajustando cores para expansores */
    .streamlit-expanderHeader {
        background-color: #262730 !important;
        color: #fafafa !important;
    }

    /* Ajustando cores para caixas de código */
    .stCodeBlock {
        background-color: #1e1e1e !important;
    }

    /* Ajustando cores para tabelas */
    .stTable {
        color: #fafafa !important;
        background-color: #262730 !important;
    }
    /* Estilo para o título principal */
.yellow-title {
    color: yellow !important;
    font-size: 2.5rem !important;
    font-weight: bold !important;
}

/* Estilo para o título da sidebar */
.orange-title {
    color: orange !important;
    font-size: 1.5rem !important;
    font-weight: bold !important;
}
    
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)

# Sidebar com orientações
st.sidebar.markdown("<h2 class='orange-title'>Orientações</h2>", unsafe_allow_html=True)
st.sidebar.markdown("""
* Se encontrar erros de processamento, reinicie com F5. Utilize arquivos .PDF com textos não digitalizados como imagens.
* Para recomeçar uma nova sessão pressione F5.

**Obtenção de chaves de API:**
* Você pode fazer uma conta no Groq Cloud e obter uma chave de API [aqui](https://console.groq.com/login)
* Você pode fazer uma conta no Hugging Face e obter o token de API Hugging Face [aqui](https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens)

**Atenção:** Os documentos que você compartilhar com o modelo de IA generativa podem ser usados pelo LLM para treinar o sistema. Portanto, evite compartilhar documentos PDF que contenham:
1. Dados bancários e financeiros
2. Dados de sua própria empresa
3. Informações pessoais
4. Informações de propriedade intelectual
5. Conteúdos autorais

E não use IA para escrever um texto inteiro! O auxílio é melhor para gerar resumos, filtrar informações ou auxiliar a entender contextos - que depois devem ser checados. Inteligência Artificial comete erros (alucinações, viés, baixa qualidade, problemas éticos)!

Este projeto não se responsabiliza pelos conteúdos criados a partir deste site.

**Sobre este app**

Este aplicativo foi desenvolvido por Reinaldo Chaves. Para mais informações, contribuições e feedback, visite o [repositório do projeto no GitHub](https://github.com/reichaves/rag_chat_gemma2).
""")

st.markdown("<h1 class='yellow-title'>Chatbot com modelos opensource - entrevista PDFs ✏️</h1>", unsafe_allow_html=True)
st.write("Carregue PDFs e converse com o conteúdo deles - aqui é usado o modelo de LLM Gemma2-9b-It e a plataforma de embeddings é all-MiniLM-L6-v2")

# Solicitar as chaves de API
groq_api_key = st.text_input("Insira sua chave de API Groq:", type="password")
huggingface_api_token = st.text_input("Insira seu token de API Hugging Face:", type="password")

if groq_api_key and huggingface_api_token:
    # Configurar o token da API do Hugging Face
    os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = huggingface_api_token

    # Inicializar o modelo de linguagem e embeddings
    llm = ChatGroq(groq_api_key=groq_api_key, model_name="Gemma2-9b-It", temperature=0)
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

    session_id = st.text_input("Session ID", value="default_session")

    if 'store' not in st.session_state:
        st.session_state.store = {}

    uploaded_files = st.file_uploader("Faça o upload de um ou mais arquivos PDF: ", type="pdf", accept_multiple_files=True)

    if uploaded_files:
        documents = []
        for uploaded_file in uploaded_files:
            with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".pdf") as temp_file:
                temp_file.write(uploaded_file.getvalue())
                temp_file_path = temp_file.name

            loader = PyPDFLoader(temp_file_path)
            docs = loader.load()
            documents.extend(docs)
            os.unlink(temp_file_path)  # Remove temporary file

        text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=10000, chunk_overlap=1000)
        splits = text_splitter.split_documents(documents)

        # Create FAISS vector store
        vectorstore = FAISS.from_documents(splits, embeddings)

        st.success(f"Processed {len(splits)} document chunks.")

        retriever = vectorstore.as_retriever()

        contextualize_q_system_prompt = (
            "Given a chat history and the latest user question "
            "which might reference context in the chat history, "
            "formulate a standalone question which can be understood "
            "without the chat history. Do NOT answer the question, "
            "just reformulate it if needed and otherwise return it as is."
        )
        contextualize_q_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
            ("system", contextualize_q_system_prompt),
            MessagesPlaceholder("chat_history"),
            ("human", "{input}"),
        ])

        history_aware_retriever = create_history_aware_retriever(llm, retriever, contextualize_q_prompt)

        system_prompt = (
            "Você é um assistente especializado em analisar documentos PDF com um contexto jornalístico, "
            "como documentos da Lei de Acesso à Informação, contratos públicos e processos judiciais. "
            "Sempre coloque no final das respostas: 'Todas as informações devem ser checadas com a(s) fonte(s) original(ais)'"
            "Responda em Português do Brasil a menos que seja pedido outro idioma"
            "Se você não sabe a resposta, diga que não sabe"
            "Siga estas diretrizes:\n\n"
            "1. Explique os passos de forma simples e mantenha as respostas concisas.\n"
            "2. Inclua links para ferramentas, pesquisas e páginas da Web citadas.\n"
            "3. Ao resumir passagens, escreva em nível universitário.\n"
            "4. Divida tópicos em partes menores e fáceis de entender quando relevante.\n"
            "5. Seja claro, breve, ordenado e direto nas respostas.\n"
            "6. Evite opiniões e mantenha-se neutro.\n"
            "7. Base-se nas classes processuais do Direito no Brasil conforme o site do CNJ.\n"
            "8. Se não souber a resposta, admita que não sabe.\n\n"
            "Ao analisar processos judiciais, priorize:\n"
            "- Identificar se é petição inicial, decisão ou sentença\n"
            "- Apresentar a ação e suas partes\n"
            "- Explicar os motivos do ajuizamento\n"
            "- Listar os requerimentos do autor\n"
            "- Expor o resultado das decisões\n"
            "- Indicar o status do processo\n\n"
            "Para licitações ou contratos públicos, considere as etapas do processo licitatório e as modalidades de licitação.\n\n"
            "Para documentos da Lei de Acesso à Informação (LAI), inclua:\n"
            "- Data\n"
            "- Protocolo NUP\n"
            "- Nome do órgão público\n"
            "- Nomes dos responsáveis pela resposta\n"
            "- Data da resposta\n"
            "- Se o pedido foi totalmente atendido, parcialmente ou negado\n\n"
            "Use o seguinte contexto para responder à pergunta: {context}\n\n"
            "Sempre termine as respostas com: 'Todas as informações precisam ser checadas com as fontes das informações'."
            )

        qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
            ("system", system_prompt),
            MessagesPlaceholder("chat_history"),
            ("human", "{input}"),
            ])

        question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, qa_prompt)
        rag_chain = create_retrieval_chain(history_aware_retriever, question_answer_chain)

        def get_session_history(session: str) -> BaseChatMessageHistory:
            if session not in st.session_state.store:
                st.session_state.store[session] = ChatMessageHistory()
            return st.session_state.store[session]

        conversational_rag_chain = RunnableWithMessageHistory(
            rag_chain, get_session_history,
            input_messages_key="input",
            history_messages_key="chat_history",
            output_messages_key="answer"
        )

        user_input = st.text_input("Sua pergunta:")
        if user_input:
            with st.spinner("Processando sua pergunta..."):
                session_history = get_session_history(session_id)
                response = conversational_rag_chain.invoke(
                    {"input": user_input},
                    config={"configurable": {"session_id": session_id}},
                )
            st.write("Assistente:", response['answer'])
            
            with st.expander("Ver histórico do chat"):
                for message in session_history.messages:
                    st.write(f"**{message.type}:** {message.content}")
else:
    st.warning("Por favor, insira tanto a chave da API do Groq quanto o token da API do Hugging Face.")