import gradio as gr
import os
import openai
from newspaper import Article
import json
import re
from transformers import GPT2Tokenizer
import requests
import time

def text_prompt(page_url, azure_endpoint, contraseña, temp):
    # Reemplazar estas líneas con cadenas de texto fijas
    request = """Analizar el siguiente texto de una noticia en prensa y generar un informe tipo KYC (Know Your Customer) para análisis de riesgos, considerando los siguientes aspectos:
1. Identificación de las partes involucradas (personas, empresas, entidades)
2. Actividades sospechosas o inusuales descritas en el texto

Una vez generada la respuesta, aplicale formato HTML"""
    
    system_role = """Actua como analista de riesgos especializado en cumplimiento normativo y KYC (Know Your Customer).
    Tendrás una sólida formación en finanzas, derecho o gestión, y estarás familiarizado con la normativa local e internacional relacionada con la prevención del blanqueo de capitales y la financiación del terrorismo.
    Poseerás avanzadas capacidades analíticas y de investigación, lo que te permitirá evaluar eficazmente la información facilitada en las noticias y determinar el nivel de riesgo asociado a las partes implicadas.
    También tendrás excelentes dotes de comunicación escrita y verbal para presentar de forma clara y concisa las conclusiones en un informe accesible a los ejecutivos y otras partes interesadas de la organización.
    Además, estarás al día de las tendencias y novedades en el ámbito del cumplimiento de la normativa y la gestión de riesgos.
    El formato de la respuesta será siempre HMTL."""

    start_time = time.time()
    
    try:
        headers = {'User-Agent': 'Chrome/83.0.4103.106'}
        response = requests.get(page_url, headers=headers)
        html = response.text

        page = Article('')
        page.set_html(html)
        page.parse()

    except Exception as e:
        return "", f"--- An error occurred while processing the URL: {e} ---", ""
    
    url_processing_time = time.time() - start_time
    print(f"URL processing time: {url_processing_time:.4f} seconds")
    
    start_time = time.time()
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
    sentences = page.text.split('.')
    
    tokens = []
    page_text = ""
    
    for sentence in sentences:
        tokens.extend(tokenizer.tokenize(sentence))
        
        # Trim text to a maximum of 3000 tokens
        if len(tokens) > 3000:
            break
        page_text += sentence + ". "
        
    # Delete the last space
    page_text = page_text.strip()
    num_tokens = len(tokens)

    tokenization_time = time.time() - start_time
    print(f"Tokenization time: {tokenization_time:.4f} seconds")

    if num_tokens > 10:
        # define azure openai context
        openai.api_type = "azure"
        openai.api_base = azure_endpoint
        openai.api_version = "2023-03-15-preview"
        openai.api_key = contraseña
        
        # get the response from Azure OpenAI API
        start_time = time.time()
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                engine="gpt-35-turbo-version-0301",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": system_role},
                    {"role": "user", "content": request + "\n\n" + 'Text:\n\n"' + page_text + '\n"'}
                ],
                max_tokens=1024,
                temperature=temp,
                top_p=1.0,
            )
            # get the response text
            response_text = response['choices'][0]['message']['content']
            total_tokens = response["usage"]["total_tokens"]

            # clean the response text
            response_text = re.sub(r'\s+', ' ', response_text)
            response_text = f"#### [{page.title}]({page_url})\n\n{response_text.strip()}"
            total_tokens_str = str(total_tokens) + " (${:.2f} USD)".format(total_tokens/1000*0.002)

            api_processing_time = time.time() - start_time
            print(f"API processing time: {api_processing_time:.4f} seconds")

            return page.text, response_text, total_tokens_str
        except Exception as e:
            return page.text, f"--- An error occurred while processing the request: {e} ---", num_tokens
    return page.text, "--- Check API-Key or Min number of tokens:", str(num_tokens)

# define the gradio interface
iface = gr.Interface(
    fn=text_prompt,
    inputs=[
            gr.Textbox(lines=1, placeholder="Enter the Article's URL here...", label="Article's URL to analyse:", type="text"),
            gr.Textbox(lines=1, placeholder="Enter the MSFT Azure OpenAI endpoint here...", label="Azure endpoint:", type="text"),
            gr.Textbox(lines=1, placeholder="Enter your API-key here...", label="API-Key:", type="password"),
            gr.Slider(0.0,1.0, value=0.3, label="Temperature:")
            ],
    outputs=[gr.Textbox(label="Text from URL:"), gr.Markdown(label="Output from GPT:"), gr.Markdown(label="Total Tokens:")],
    examples=[[ "https://www.eleconomista.es/andalucia/noticias/11534190/12/21/Nueva-condena-a-ex-presidente-de-Invercaria-por-dar-300000-euros-a-una-empresa-inviable.html","","",0.2],
            ["https://www.eleconomista.es/andalucia/noticias/11533733/12/21/El-juez-procesa-a-35-investigados-en-la-pieza-de-las-sobrecomisiones-de-los-ERE-.html","","",0.2]
    ],
    title="ChatGPT - KYC from URL",
    description="""This tool allows to generate points of a KYC report based on the text retrieved from the URL using the [gpt-3.5-turbo] engine of MSFT Azure OpenAI.
    Provide the url for text retrieval, your endopoint, api-key and the temperature to process the text."""
)

# error capturing in integration as a component

error_message = ""

try:
    iface.queue(concurrency_count=5)
    iface.launch()
except Exception as e:
    error_message = "An error occurred: " + str(e)
    iface.outputs[1].value = error_message