from flask import Flask, request, jsonify
from huggingface_hub import InferenceClient

app = Flask(__name__)
client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")

DEFAULT_MAX_TOKENS = 512
DEFAULT_TEMPERATURE = 0.7
DEFAULT_TOP_P = 0.95

def generate_journal_suggestion(current_page):
    suggestion_prompt = (
    f"""Pe baza înregistrării din jurnal: '{current_page}', generează o singură întrebare pe care utilizatorul ar putea să și-o pună în jurnalul său.
    Întrebarea ar trebui să încurajeze reflecția personală mai profundă, explorarea sentimentelor sau clarificarea obiectivelor."""
    )
    suggestion_response = ""

    for message in client.chat_completion(
        [{"role": "user", "content": suggestion_prompt}],
        max_tokens=150,
        stream=True,
        temperature=DEFAULT_TEMPERATURE,
        top_p=DEFAULT_TOP_P,
    ):
        token = message.choices[0].delta.content
        suggestion_response += token

    return suggestion_response

@app.route("/", methods=["POST", "GET"])
def home():
    return "Hi!"

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    try:
        data = request.json
        message = data.get("message", "")
        system_message = data.get("system_message", "You are a friendly chatbot.")
        journal_page = data.get("journal_page", "")


        suggestion = ""
        if journal_page:
            suggestion = generate_journal_suggestion(journal_page)

        return jsonify({"journal_suggestion": suggestion})
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)