import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
import gradio as gr

load_dotenv()

# Define variáveis do ambiente
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://openrouter.ai/api/v1"

################

# Instancia o modelo
llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek/deepseek-r1:free",
    temperature=0.4
)

# Template com contexto do assistente de Python
template = PromptTemplate.from_template(
    """Você é um assistente virtual de um curso de programação em Python.
Ajude os alunos com dúvidas sobre a linguagem Python, sempre de forma clara, objetiva e com exemplos didáticos.

Histórico da conversa:
{history}

Aluno: {input}
Resposta:"""
)

# Memória da conversa
memoria = ConversationBufferMemory(return_messages=True)

# Criação da chain com memória e prompt
chat_chain = ConversationChain(
    llm=llm,
    memory=memoria,
    prompt=template,
    verbose=False
)

# Função para responder com contexto
def responder(mensagem):
    try:
        resposta = chat_chain.run(mensagem)
        return resposta
    except Exception as e:
        import traceback
        return f"❌ Erro:\n{traceback.format_exc()}"

# Interface Gradio
app = gr.Interface(
    fn=responder,
    inputs=gr.Textbox(placeholder="Ex: Qual a diferença entre '==' e 'is'?", label="Sua dúvida sobre Python"),
    outputs=gr.Textbox(label="Resposta do Assistente"),
    title="Tutor de Python com IA 🤖🐍",
    description="Tire dúvidas sobre programação em Python com um assistente que lembra do que você já perguntou.",
)

app.launch(share=True)