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-import gradio as gr
-
-def greet(name):
-    return "Hello " + name + "!!"
-
-demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
-demo.launch()
+import sys
+import os
+import json
+import gradio as gr
+sys.path.append('src')
+from procesador_de_cvs_con_llm import ProcesadorCV
+
+use_dotenv = False
+if use_dotenv:
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv("../../../../../../apis/.env")
+    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+else:
+    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+unmasked_chars = 8
+masked_key = api_key[:unmasked_chars] + '*' * (len(api_key) - unmasked_chars*2) + api_key[-unmasked_chars:]
+print(f"API key: {masked_key}")
+
+def process_cv(job_text, cv_text, req_experience, positions_cap, dist_threshold_low, dist_threshold_high):
+    if dist_threshold_low >= dist_threshold_high:
+        return {"error": "dist_threshold_low debe ser más bajo que dist_threshold_high."}
+    
+    if not isinstance(cv_text, str) or not cv_text.strip():
+        return {"error": "Por favor, introduce el CV o sube un fichero."}
+
+    try:
+        procesador = ProcesadorCV(api_key, cv_text, job_text, ner_pre_prompt, 
+                                  system_prompt, user_prompt, ner_schema, response_schema)
+        dict_respuesta = procesador.procesar_cv_completo(
+            req_experience=req_experience,
+            positions_cap=positions_cap,
+            dist_threshold_low=dist_threshold_low,
+            dist_threshold_high=dist_threshold_high
+        )
+        return dict_respuesta
+    except Exception as e:
+        return {"error": f"Error en el procesamiento: {str(e)}"}
+
+# Parámetros de ejecución:
+job_text = "Generative AI engineer"
+cv_sample_path = 'cv_examples/reddgr_cv.txt' # Ruta al fichero de texto con un currículo de ejemplo
+with open(cv_sample_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+    cv_text = file.read()
+# Prompts:
+with open('prompts/ner_pre_prompt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    ner_pre_prompt = f.read()
+with open('prompts/system_prompt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    system_prompt = f.read()
+with open('prompts/user_prompt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    user_prompt = f.read()
+# Esquemas JSON:
+with open('json/ner_schema.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    ner_schema = json.load(f)
+with open('json/response_schema.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
+    response_schema = json.load(f)
+
+# Fichero de ejemplo para autocompletar (opción que aparece en la parte de abajo de la interfaz de usuario):
+with open('cv_examples/reddgr_cv.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
+    cv_example = file.read()
+
+default_parameters = [48, 10, 0.5, 0.7] # Parámetros por defecto para el reinicio de la interfaz y los ejemplos predefinidos 
+
+# Código CSS para truncar el texto de ejemplo en la interfaz (bloque "Examples" en la parte de abajo):
+css = """
+        table tbody tr {
+            height: 2.5em; /* Set a fixed height for the rows */
+            overflow: hidden; /* Hide overflow content */
+        }
+
+        table tbody tr td {
+            overflow: hidden; /* Ensure content within cells doesn't overflow */
+            text-overflow: ellipsis; /* Add ellipsis for overflowing text */
+            white-space: nowrap; /* Prevent text from wrapping */
+            vertical-align: middle; /* Align text vertically within the fixed height */
+        }
+        """
+
+# Interfaz Gradio:
+with gr.Blocks(css=css) as interface:
+    # Inputs
+    job_text_input = gr.Textbox(label="Título oferta de trabajo", lines=1, placeholder="Introduce el título de la oferta de trabajo")
+    cv_text_input = gr.Textbox(label="CV en formato texto", lines=5, max_lines=5, placeholder="Introduce el texto del CV")
+    
+    # Opciones avanzadas ocultas en un objeto "Accordion"
+    with gr.Accordion("Opciones avanzadas", open=False):
+        req_experience_input = gr.Number(label="Experiencia requerida (en meses)", value=default_parameters[0], precision=0)
+        positions_cap_input = gr.Number(label="Número máximo de puestos a extraer", value=default_parameters[1], precision=0)
+        dist_threshold_low_slider = gr.Slider(
+            label="Umbral mínimo de distancia de embeddings (puesto equivalente)", 
+            minimum=0, maximum=1, value=default_parameters[2], step=0.05
+        )
+        dist_threshold_high_slider = gr.Slider(
+            label="Umbral máximo de distancia de embeddings (puesto irrelevante)", 
+            minimum=0, maximum=1, value=default_parameters[3], step=0.05
+        )
+    
+    submit_button = gr.Button("Procesar")
+    clear_button = gr.Button("Limpiar")
+    
+    output_json = gr.JSON(label="Resultado")
+
+    # Ejemplos:
+    examples = gr.Examples(
+        examples=[
+            ["Cajero de supermercado", "Trabajo de charcutero desde 2021. Antes trabajé 2 meses de camarero en un bar de tapas."] + default_parameters,
+            ["Generative AI Engineer", cv_example] + default_parameters
+        ],
+        inputs=[job_text_input, cv_text_input, req_experience_input, positions_cap_input, dist_threshold_low_slider, dist_threshold_high_slider]
+    )
+
+    # Botón "Procesar"
+    submit_button.click(
+        fn=process_cv,
+        inputs=[
+            job_text_input, 
+            cv_text_input, 
+            req_experience_input, 
+            positions_cap_input, 
+            dist_threshold_low_slider, 
+            dist_threshold_high_slider
+        ],
+        outputs=output_json
+    )
+
+    # Botón "Limpiar"
+    clear_button.click(
+        fn=lambda: ("","",*default_parameters),
+        inputs=[],
+        outputs=[
+            job_text_input, 
+            cv_text_input, 
+            req_experience_input, 
+            positions_cap_input, 
+            dist_threshold_low_slider, 
+            dist_threshold_high_slider
+        ]
+    )
+
+    # Footer
+    gr.Markdown("""
+        <footer>
+        <p>Puedes consultar el código completo de esta app y los notebooks explicativos en 
+        <a href='https://github.com/reddgr' target='_blank'>GitHub</a></p>
+        <p>© 2024 <a href='https://talkingtochatbots.com' target='_blank'>talkingtochatbots.com</a></p>
+        </footer>
+    """)
+
+# Lanzar la aplicación:
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()