import sys
import os
from openai import OpenAI
import streamlit as st
import inspect

# Diretório onde os pacotes Python são instalados
package_dir = '/usr/local/lib/python3.10/site-packages'

# Caminho absoluto para o diretório neurocognitiveagent
neurocognitiveagent_dir = os.path.join(package_dir, 'neurocognitiveagent')

# Adiciona o diretório com os arquivos compilados ao sys.path
sys.path.insert(0, neurocognitiveagent_dir)

# Agora você pode importar seus módulos compilados
from neurocognitiveagent.SynapseControl import Initial_Memory, Synapses_Active

import keys as key

st.title("Neurocognitive Structures")


def CienciaComputacao_chat():
    st.session_state.clear()
    st.session_state["knowleadge_base"] = 'KB_geral.txt'
    st.session_state["persona"] = 'Como um Medico americano'
    st.session_state["language"] = "Inglês"
    st.session_state["human_contact"] = " no telefone do consultório disponivel no site www.drLecun.com.br "
    st.session_state["model"] = "gpt-4o-mini" # gpt-4o-mini or sabia-3 gpt-3.5-turbo
    st.session_state["company"] = "OpenAI" # OpenAI OR MARITACA
    st.session_state["max_token"] = 500
    st.session_state["api_key"] =  key.OPEN_API_KEY
    
   
# Colocar os botões na barra lateral
with st.sidebar:
    #st.image('IME.png', caption='Programa de Pós-graduação - IME')
    st.write("Escolha o tipo de chat:")
    if st.button("Ciência da Computação", on_click=CienciaComputacao_chat):
        st.write("O chat do Programa de Pós-graduação de Ciência da Computação iniciado.")
    
    if st.button("Resetar sessão"):
        st.session_state.clear()
        st.write("Sessão resetada.")
   
if "knowleadge_base" not in st.session_state:
    st.session_state["knowleadge_base"] = ""

if st.session_state["knowleadge_base"] != "":  
        
    # Inicialize st.session_state.messages se ainda não estiver definido
    if 'messages' not in st.session_state:
        st.session_state.messages = []
        st.session_state.messages = Initial_Memory(st.session_state.messages,
                                                  st.session_state["knowleadge_base"],
                                                  st.session_state["persona"],
                                                  st.session_state["language"],
                                                  st.session_state["human_contact"])



        
    
    # Função para exibir mensagens ao usuário
    def display_messages(messages):
        ava= ''
        for message in messages:
            if message["role"] != "system":  # Exibe apenas mensagens não-sistêmicas
                if  message["role"]=="user":
                    ava=new_avatar
                else:
                   ava=new_user  
                with st.chat_message(message["role"]):
                     st.markdown((message["content"]))
                
    
    # Exibir mensagens ao usuário
    display_messages(st.session_state.messages)

    
    #st.write(st.session_state.messages)
    # Capturar entrada do usuário
    if prompt := st.chat_input("Como posso te ajudar?"):
        acao = Synapses_Active(prompt, st.session_state.messages)
        st.session_state.messages = acao 
        #st.markdown(acao) #retirar depois 
        with st.chat_message("user"):
            st.markdown(prompt)
        
        # Simular a resposta do assistente
        with st.chat_message("assistant"):
            stream = ExecuteModel(st.session_state["model"],
                                  st.session_state["company"],
                                  st.session_state["max_token"],
                                  st.session_state["api_key"],
                                  st.session_state.messages
                                 )
            response = st.write_stream(stream)         
            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
            if "END" in response:
                st.session_state.clear()