from sentence_transformers import SentenceTransformer
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
import uvicorn

# Inicializar la API con FastAPI
app = FastAPI()

# Middleware para permitir acceso desde cualquier origen
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # Permitir cualquier origen
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],  # Permitir todos los métodos HTTP
    allow_headers=["*"],  # Permitir todos los encabezados
)

# Cargar el modelo de embeddings
model = SentenceTransformer("models/all-MiniLM-L6-v2")  # Cargar desde carpeta local

@app.get("/embed")
def get_embedding(text: str):
    """Devuelve el embedding de un texto dado."""
    embedding = model.encode([text]).tolist()
    return {"embedding": embedding}

# Endpoint para comprobar que la API está funcionando
@app.get("/")
def home():
    return {"message": "Lexia-Simplificador API is running!"}

# Endpoint para la documentación interactiva
@app.get("/docs")
def get_docs():
    return {"docs_url": "/docs"}

# Ejecutar la aplicación en Hugging Face automáticamente
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)