Spaces:

natisol87
/

eventuki-api

Sleeping

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"""
EVENTUKI — Backend API v4.1
FastAPI + Groq (Llama 3.1) + Serper (Google Search) + SQLite
Persistencia de la DB en Hugging Face Dataset (sobrevive reinicios del Space).
Variables de entorno requeridas en HF Space → Settings → Repository secrets:
  GROQ_API_KEY       → tu clave de Groq
  SERPER_API_KEY     → tu clave de Serper
  HF_TOKEN           → token de HF con permiso write (Settings → Access Tokens)
  HF_DATASET_REPO    → nombre del repo dataset, ej: "natisol87/eventuki-db"
                       (lo crea automáticamente si no existe)
"""

import asyncio
import datetime
import json
import logging
import os
import re
import shutil
import sqlite3
import threading

import aiohttp
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from groq import AsyncGroq
from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
from huggingface_hub.utils import EntryNotFoundError, RepositoryNotFoundError
from pydantic import BaseModel

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s")
logger = logging.getLogger(__name__)

# ── App ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
app = FastAPI(title="EVENTUKI API", version="4.1")

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# ── Groq ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
groq_client = AsyncGroq(api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY", ""))
MODEL    = "llama-3.1-8b-instant"
MODEL_BK = "llama3-8b-8192"

SITES_HINT = (
    "ticketek livepass passline enigmatickets venti "
    "eventbrite cckonex movistararena teatrocolon "
    "indiehoy feverup festivalesba allaccess paseshow"
)

_RE = re.compile(r"<<<EVENTOS>>>(.*?)<<<FIN_EVENTOS>>>", re.DOTALL)

# ── Configuración HF Dataset ──────────────────────────────────────────────────
DB_PATH         = "eventuki.db"
DB_FILENAME     = "eventuki.db"
HF_TOKEN        = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
HF_DATASET_REPO = os.environ.get("HF_DATASET_REPO", "")

hf_api = HfApi(token=HF_TOKEN)

_upload_lock = threading.Lock()

# ── Normalización de fechas ───────────────────────────────────────────────────
MESES_ES = {
    "enero": 1, "febrero": 2, "marzo": 3, "abril": 4,
    "mayo": 5, "junio": 6, "julio": 7, "agosto": 8,
    "septiembre": 9, "octubre": 10, "noviembre": 11, "diciembre": 12,
}

def normalizar_fecha(fecha_str: str) -> str:
    """
    Acepta cualquiera de estos formatos y devuelve YYYY-MM-DD:
      - 2026-06-14        (HTML date input, ISO)
      - 14/06/2026        (dd/mm/yyyy)
      - 06/14/2026        (mm/dd/yyyy — lo que muestra el front con locale en-US)
      - 14 de junio 2026  (texto en español, como lo devuelve el LLM)
      - 14 de junio de 2026
    Devuelve la cadena original si no puede parsear (nunca rompe).
    """
    if not fecha_str:
        return fecha_str

    s = fecha_str.strip()

    # YYYY-MM-DD (viene del input type="date" de HTML — el formato real del value)
    try:
        return datetime.datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d").strftime("%Y-%m-%d")
    except ValueError:
        pass

    # dd/mm/yyyy
    try:
        partes = s.split("/")
        if len(partes) == 3 and int(partes[0]) > 12:
            return datetime.datetime.strptime(s, "%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
    except (ValueError, IndexError):
        pass

    # mm/dd/yyyy o dd/mm/yyyy ambiguo (primer número ≤ 12)
    try:
        return datetime.datetime.strptime(s, "%m/%d/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
    except ValueError:
        pass

    # dd/mm/yyyy como fallback del bloque anterior
    try:
        return datetime.datetime.strptime(s, "%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
    except ValueError:
        pass

    # "14 de junio 2026" o "14 de junio de 2026"
    s_lower = s.lower().replace(" de ", " ")
    partes  = s_lower.split()
    if len(partes) >= 3:
        try:
            dia  = int(partes[0])
            mes  = MESES_ES.get(partes[1])
            anio = int(partes[2])
            if mes:
                return datetime.datetime(anio, mes, dia).strftime("%Y-%m-%d")
        except (ValueError, IndexError):
            pass

    logger.warning("No se pudo normalizar la fecha: %s — se guarda tal cual", fecha_str)
    return fecha_str


# ── Persistencia: cargar DB desde HF Dataset ─────────────────────────────────
def load_db_from_hub() -> bool:
    """
    Descarga eventuki.db desde el HF Dataset al filesystem local.
    Retorna True si se descargó, False si no existía (primera vez).
    """
    if not HF_TOKEN or not HF_DATASET_REPO:
        logger.warning("HF_TOKEN o HF_DATASET_REPO no configurados. Usando DB solo local.")
        return False

    try:
        local_path = hf_hub_download(
            repo_id=HF_DATASET_REPO,
            filename=DB_FILENAME,
            repo_type="dataset",
            token=HF_TOKEN,
            local_dir=".",
            force_download=True,
        )
        if local_path != DB_PATH:
            shutil.copy(local_path, DB_PATH)
        logger.info("DB descargada desde HF Dataset: %s", HF_DATASET_REPO)
        return True

    except EntryNotFoundError:
        logger.info("DB no encontrada en HF Dataset (primera vez). Se creará una nueva.")
        return False

    except RepositoryNotFoundError:
        logger.info("Dataset repo '%s' no existe. Se creará.", HF_DATASET_REPO)
        try:
            hf_api.create_repo(
                repo_id=HF_DATASET_REPO,
                repo_type="dataset",
                private=True,
                exist_ok=True,
            )
            logger.info("Dataset repo creado: %s", HF_DATASET_REPO)
        except Exception as e:
            logger.error("No se pudo crear el dataset repo: %s", e)
        return False

    except Exception as e:
        logger.error("Error al descargar DB desde HF: %s", e)
        return False


def save_db_to_hub():
    """
    Sube eventuki.db al HF Dataset en un thread separado
    para no bloquear la respuesta HTTP.
    """
    if not HF_TOKEN or not HF_DATASET_REPO:
        return

    def _upload():
        with _upload_lock:
            try:
                hf_api.upload_file(
                    path_or_fileobj=DB_PATH,
                    path_in_repo=DB_FILENAME,
                    repo_id=HF_DATASET_REPO,
                    repo_type="dataset",
                    token=HF_TOKEN,
                    commit_message=f"Update DB — {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}",
                )
                logger.info("DB guardada en HF Dataset.")
            except Exception as e:
                logger.error("Error al subir DB a HF: %s", e)

    threading.Thread(target=_upload, daemon=True).start()


# ── SQLite ────────────────────────────────────────────────────────────────────
def init_db():
    """
    1. Intenta descargar la DB existente desde HF Dataset.
    2. Si no existe, crea una nueva con el schema.
    """
    load_db_from_hub()

    with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
        c.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS eventos_usuarios (
                id           INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                nombre       TEXT NOT NULL,
                categoria    TEXT,
                fecha        TEXT,
                hora         TEXT,
                precio       TEXT,
                lugar        TEXT,
                descripcion  TEXT,
                url_entradas TEXT,
                creado_en    TEXT DEFAULT (datetime('now','localtime'))
            )
        """)
        c.commit()
    logger.info("DB lista")


# ── System prompt ─────────────────────────────────────────────────────────────
def build_system_prompt():
    hoy        = datetime.date.today()
    hoy_str    = hoy.strftime("%d de %B de %Y")
    semana_str = (hoy + datetime.timedelta(days=7)).strftime("%d de %B de %Y")
    p  = "Sos EVENTUKI, el asistente de eventos para Buenos Aires.\n"
    p += "Slogan: Si la ciudad no duerme, su agenda tampoco.\n"
    p += "Hablas en espanol rioplatense. Sos entusiasta y porteno.\n\n"
    p += "HOY ES: " + hoy_str + "\nLIMITE SEMANA: " + semana_str + "\n\n"
    p += "COMO LEER RESULTADOS:\n"
    p += "TITULO = nombre del sitio web. IGNORALO.\n"
    p += "DESCRIPCION = datos reales del evento.\n"
    p += "URL = link de entradas.\n"
    p += "Siempre extraer nombre del evento de DESCRIPCION.\n\n"
    p += "FILTRO DE FECHAS: aplicar segun lo pedido. No incluir fechas pasadas.\n\n"
    p += "TIPOS DE EVENTOS:\n"
    p += "- EVENTO LOCAL (Usuario): cargados por la comunidad portena. "
    p += "SIEMPRE incluirlos aunque no tengan URL de venta. Son reales y verificados. "
    p += "Usar \"fuente\": \"local\" en el JSON.\n"
    p += "- Resultados de Google: solo incluir si tienen URL real que empiece con http. "
    p += "Usar \"fuente\": \"google\" en el JSON.\n\n"
    p += "Las fechas en la DB estan en formato YYYY-MM-DD. "
    p += "Mostrarlas al usuario como '14 de junio de 2026'.\n\n"
    p += "CIERRE DE RESPUESTA:\n"
    p += "Jamas termines con preguntas del tipo '¿necesitas algo mas?', "
    p += "'¿te puedo ayudar con otra cosa?', '¿queres que busque mas eventos?' "
    p += "o cualquier variante. Tampoco ofrezcas continuar la conversacion. "
    p += "Simplemente presenta los eventos y punto. "
    p += "Si no encontraste nada, decilo directo y listo.\n\n"
    p += "FORMATO RESPUESTA — texto breve, luego AL FINAL:\n\n"
    p += "<<<EVENTOS>>>\n[\n  {\n"
    p += '    "nombre": "nombre extraido de DESCRIPCION",\n'
    p += '    "categoria": "Recital",\n'
    p += '    "fecha": "14 de junio de 2026",\n'
    p += '    "hora": "19:00 o A confirmar",\n'
    p += '    "lugar": "Movistar Arena",\n'
    p += '    "precio": "desde $85.000 o A confirmar",\n'
    p += '    "descripcion": "max 100 chars",\n'
    p += '    "url_entradas": "URL o vacio si evento local sin venta online",\n'
    p += '    "direccion": "o A confirmar",\n'
    p += '    "fuente": "local o google"\n'
    p += "  }\n]\n<<<FIN_EVENTOS>>>"
    return p


# ── Serper search ─────────────────────────────────────────────────────────────
async def search_events(query: str) -> str:
    hoy_str = datetime.date.today().strftime("%B %Y")
    queries = [
        query + " " + hoy_str + " entradas comprar " + SITES_HINT,
        query + " Buenos Aires " + hoy_str + " precio fecha horario",
    ]
    results, seen = [], set()
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for q in queries:
            try:
                async with session.post(
                    "https://google.serper.dev/search",
                    headers={
                        "X-API-KEY": os.environ.get("SERPER_API_KEY", ""),
                        "Content-Type": "application/json",
                    },
                    json={"q": q, "gl": "ar", "hl": "es", "num": 8},
                ) as r:
                    data = await r.json()
                    for item in data.get("organic", []):
                        url = item.get("link", "")
                        if url and url not in seen:
                            seen.add(url)
                            results.append(item)
            except Exception as e:
                logger.warning("Serper: %s", e)
    if not results:
        return "SIN_RESULTADOS"
    lines = [
        "TITULO: " + r.get("title", "")
        + "\nDESCRIPCION: " + r.get("snippet", "")
        + "\nURL: " + r.get("link", "")
        for r in results
    ]
    return "\n---\n".join(lines)


# ── Búsqueda local en DB ──────────────────────────────────────────────────────
async def search_local_events() -> str:
    """
    Devuelve todos los eventos de la DB sin filtrar por query.
    La DB es pequeña; el LLM selecciona los relevantes según
    el mensaje del usuario y las fechas.
    """
    try:
        with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
            c.row_factory = sqlite3.Row
            rows = c.execute(
                "SELECT * FROM eventos_usuarios ORDER BY fecha ASC LIMIT 30"
            ).fetchall()
            if not rows:
                return ""
            lines = [
                f"EVENTO LOCAL (Usuario): {r['nombre']}\n"
                f"CATEGORIA: {r['categoria']}\n"
                f"FECHA: {r['fecha']} {r['hora']}\n"
                f"LUGAR: {r['lugar']}\n"
                f"PRECIO: {r['precio']}\n"
                f"DESCRIPCION: {r['descripcion']}\n"
                f"URL: {r['url_entradas'] or 'No disponible'}"
                for r in rows
            ]
            return "\n---\n".join(lines)
    except Exception as e:
        logger.warning("Error DB Search: %s", e)
        return ""


# ── Parse events ──────────────────────────────────────────────────────────────
def parse_events(raw: str, seen: set):
    """
    Distingue eventos locales de Google:
    - Locales  (fuente=local):  se incluyen aunque no tengan URL.
    - Google   (fuente=google): se descartan si no tienen URL http válida.
    """
    m = _RE.search(raw)
    if not m:
        return raw.strip(), []
    clean = _RE.sub("", raw).strip()
    try:
        all_evs = json.loads(m.group(1).strip())
    except json.JSONDecodeError:
        return clean, []

    unique = []
    for ev in all_evs:
        for f in ["nombre", "fecha", "hora", "lugar", "precio",
                  "descripcion", "url_entradas", "direccion"]:
            if f in ev and isinstance(ev[f], str):
                ev[f] = ev[f].strip().replace("\r", "").replace("\n", "")

        url    = ev.get("url_entradas", "")
        fuente = ev.get("fuente", "google")

        if fuente != "local":
            if not url or not url.startswith("http") or "example" in url.lower():
                continue

        key = ev.get("nombre", "") + "|" + ev.get("fecha", "")
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            unique.append(ev)

    return clean, unique


# ── Groq call ─────────────────────────────────────────────────────────────────
async def call_groq(messages: list, model: str) -> str:
    r = await groq_client.chat.completions.create(
        model=model, messages=messages, max_tokens=1500, temperature=0.2,
    )
    return r.choices[0].message.content or ""


# ── AI pipeline ───────────────────────────────────────────────────────────────
async def get_events(history: list, seen_events: set):
    last = history[-1]["content"] if history else ""

    google_task = asyncio.create_task(search_events(last))
    local_task  = asyncio.create_task(search_local_events())
    google_results, local_results = await asyncio.gather(google_task, local_task)

    if local_results and google_results != "SIN_RESULTADOS":
        results = (
            "=== EVENTOS CARGADOS POR USUARIOS (PRIORIDAD) ===\n"
            + local_results
            + "\n\n=== RESULTADOS DE GOOGLE ===\n"
            + google_results
        )
    elif local_results:
        results = "=== EVENTOS CARGADOS POR USUARIOS ===\n" + local_results
    elif google_results != "SIN_RESULTADOS":
        results = google_results
    else:
        return "No encontré eventos verificados. Probá con otra fecha o categoría.", []

    messages = [{"role": "system", "content": build_system_prompt()}]
    for msg in history[:-1]:
        messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})
    messages.append({
        "role": "user",
        "content": (
            last
            + "\n\n=== DATOS ENCONTRADOS ===\n"
            + results
            + "\n=== FIN ===\n\n"
            + "Incluir TODOS los EVENTO LOCAL aunque no tengan URL (usar fuente:local). "
            + "Para eventos de Google, solo incluir si tienen URL real."
        ),
    })

    try:
        text = await call_groq(messages, MODEL)
    except Exception as e:
        if "429" in str(e) or "model" in str(e).lower():
            text = await call_groq(messages, MODEL_BK)
        else:
            raise

    return parse_events(text, seen_events)


# ── Models ────────────────────────────────────────────────────────────────────
web_sessions: dict = {}


class ChatRequest(BaseModel):
    session_id: str
    message: str


class EventRequest(BaseModel):
    nombre: str
    categoria: str
    fecha: str
    hora: str
    lugar: str
    precio: str
    descripcion: str
    url_entradas: str = ""


# ── Endpoints ─────────────────────────────────────────────────────────────────
@app.get("/")
async def root():
    return {"status": "ok", "app": "EVENTUKI API v4.1"}


@app.get("/health")
async def health():
    hf_ok = bool(HF_TOKEN and HF_DATASET_REPO)
    return {
        "status": "healthy",
        "time": datetime.datetime.now().isoformat(),
        "persistencia_hf": hf_ok,
        "dataset_repo": HF_DATASET_REPO or "no configurado",
    }


@app.post("/chat")
async def chat(req: ChatRequest):
    sid = req.session_id
    if sid not in web_sessions:
        web_sessions[sid] = {"history": [], "seen_events": set()}
    session = web_sessions[sid]
    session["history"].append({"role": "user", "content": req.message})
    try:
        text, events = await get_events(session["history"], session["seen_events"])
        session["history"].append({"role": "assistant", "content": text})
        return {"text": text, "events": events}
    except Exception as e:
        logger.error("Error /chat: %s", e)
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))


@app.delete("/chat/{session_id}")
async def reset(session_id: str):
    web_sessions.pop(session_id, None)
    return {"status": "reset"}


@app.post("/eventos")
async def add_event(ev: EventRequest):
    """Guarda un evento en la DB local y lo persiste en HF Dataset."""
    try:
        fecha_normalizada = normalizar_fecha(ev.fecha)   # ← normalización aquí
        with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
            c.execute(
                "INSERT INTO eventos_usuarios "
                "(nombre,categoria,fecha,hora,lugar,precio,descripcion,url_entradas) "
                "VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?)",
                (ev.nombre, ev.categoria, fecha_normalizada, ev.hora,
                 ev.lugar, ev.precio, ev.descripcion, ev.url_entradas),
            )
            c.commit()
        save_db_to_hub()
        return {"status": "ok", "mensaje": "Evento guardado correctamente"}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))


@app.get("/eventos")
async def list_events():
    """Lista los eventos subidos por usuarios."""
    with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
        c.row_factory = sqlite3.Row
        rows = c.execute(
            "SELECT * FROM eventos_usuarios ORDER BY fecha ASC"
        ).fetchall()
    return [dict(r) for r in rows]


@app.delete("/eventos/{evento_id}")
async def delete_event(evento_id: int):
    """Elimina un evento por ID y sincroniza con HF Dataset."""
    with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
        deleted = c.execute(
            "DELETE FROM eventos_usuarios WHERE id = ?", (evento_id,)
        ).rowcount
        c.commit()
    if deleted == 0:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Evento no encontrado")
    save_db_to_hub()
    return {"status": "ok", "mensaje": f"Evento {evento_id} eliminado"}


# ── Startup ───────────────────────────────────────────────────────────────────
@app.on_event("startup")
async def startup():
    init_db()
    logger.info("EVENTUKI API v4.1 lista en http://0.0.0.0:7860")

	"""
	EVENTUKI — Backend API v4.1
	FastAPI + Groq (Llama 3.1) + Serper (Google Search) + SQLite
	Persistencia de la DB en Hugging Face Dataset (sobrevive reinicios del Space).

	Variables de entorno requeridas en HF Space → Settings → Repository secrets:
	GROQ_API_KEY → tu clave de Groq
	SERPER_API_KEY → tu clave de Serper
	HF_TOKEN → token de HF con permiso write (Settings → Access Tokens)
	HF_DATASET_REPO → nombre del repo dataset, ej: "natisol87/eventuki-db"
	(lo crea automáticamente si no existe)
	"""

	import asyncio
	import datetime
	import json
	import logging
	import os
	import re
	import shutil
	import sqlite3
	import threading

	import aiohttp
	from fastapi import FastAPI, HTTPException
	from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
	from groq import AsyncGroq
	from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
	from huggingface_hub.utils import EntryNotFoundError, RepositoryNotFoundError
	from pydantic import BaseModel

	logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s")
	logger = logging.getLogger(__name__)

	# ── App ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
	app = FastAPI(title="EVENTUKI API", version="4.1")

	app.add_middleware(
	CORSMiddleware,
	allow_origins=["*"],
	allow_credentials=True,
	allow_methods=["*"],
	allow_headers=["*"],
	)

	# ── Groq ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
	groq_client = AsyncGroq(api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY", ""))
	MODEL = "llama-3.1-8b-instant"
	MODEL_BK = "llama3-8b-8192"

	SITES_HINT = (
	"ticketek livepass passline enigmatickets venti "
	"eventbrite cckonex movistararena teatrocolon "
	"indiehoy feverup festivalesba allaccess paseshow"
	)

	_RE = re.compile(r"<<<EVENTOS>>>(.*?)<<<FIN_EVENTOS>>>", re.DOTALL)

	# ── Configuración HF Dataset ──────────────────────────────────────────────────
	DB_PATH = "eventuki.db"
	DB_FILENAME = "eventuki.db"
	HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
	HF_DATASET_REPO = os.environ.get("HF_DATASET_REPO", "")

	hf_api = HfApi(token=HF_TOKEN)

	_upload_lock = threading.Lock()

	# ── Normalización de fechas ───────────────────────────────────────────────────
	MESES_ES = {
	"enero": 1, "febrero": 2, "marzo": 3, "abril": 4,
	"mayo": 5, "junio": 6, "julio": 7, "agosto": 8,
	"septiembre": 9, "octubre": 10, "noviembre": 11, "diciembre": 12,
	}

	def normalizar_fecha(fecha_str: str) -> str:
	"""
	Acepta cualquiera de estos formatos y devuelve YYYY-MM-DD:
	- 2026-06-14 (HTML date input, ISO)
	- 14/06/2026 (dd/mm/yyyy)
	- 06/14/2026 (mm/dd/yyyy — lo que muestra el front con locale en-US)
	- 14 de junio 2026 (texto en español, como lo devuelve el LLM)
	- 14 de junio de 2026
	Devuelve la cadena original si no puede parsear (nunca rompe).
	"""
	if not fecha_str:
	return fecha_str

	s = fecha_str.strip()

	# YYYY-MM-DD (viene del input type="date" de HTML — el formato real del value)
	try:
	return datetime.datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d").strftime("%Y-%m-%d")
	except ValueError:
	pass

	# dd/mm/yyyy
	try:
	partes = s.split("/")
	if len(partes) == 3 and int(partes[0]) > 12:
	return datetime.datetime.strptime(s, "%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
	except (ValueError, IndexError):
	pass

	# mm/dd/yyyy o dd/mm/yyyy ambiguo (primer número ≤ 12)
	try:
	return datetime.datetime.strptime(s, "%m/%d/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
	except ValueError:
	pass

	# dd/mm/yyyy como fallback del bloque anterior
	try:
	return datetime.datetime.strptime(s, "%d/%m/%Y").strftime("%Y-%m-%d")
	except ValueError:
	pass

	# "14 de junio 2026" o "14 de junio de 2026"
	s_lower = s.lower().replace(" de ", " ")
	partes = s_lower.split()
	if len(partes) >= 3:
	try:
	dia = int(partes[0])
	mes = MESES_ES.get(partes[1])
	anio = int(partes[2])
	if mes:
	return datetime.datetime(anio, mes, dia).strftime("%Y-%m-%d")
	except (ValueError, IndexError):
	pass

	logger.warning("No se pudo normalizar la fecha: %s — se guarda tal cual", fecha_str)
	return fecha_str


	# ── Persistencia: cargar DB desde HF Dataset ─────────────────────────────────
	def load_db_from_hub() -> bool:
	"""
	Descarga eventuki.db desde el HF Dataset al filesystem local.
	Retorna True si se descargó, False si no existía (primera vez).
	"""
	if not HF_TOKEN or not HF_DATASET_REPO:
	logger.warning("HF_TOKEN o HF_DATASET_REPO no configurados. Usando DB solo local.")
	return False

	try:
	local_path = hf_hub_download(
	repo_id=HF_DATASET_REPO,
	filename=DB_FILENAME,
	repo_type="dataset",
	token=HF_TOKEN,
	local_dir=".",
	force_download=True,
	)
	if local_path != DB_PATH:
	shutil.copy(local_path, DB_PATH)
	logger.info("DB descargada desde HF Dataset: %s", HF_DATASET_REPO)
	return True

	except EntryNotFoundError:
	logger.info("DB no encontrada en HF Dataset (primera vez). Se creará una nueva.")
	return False

	except RepositoryNotFoundError:
	logger.info("Dataset repo '%s' no existe. Se creará.", HF_DATASET_REPO)
	try:
	hf_api.create_repo(
	repo_id=HF_DATASET_REPO,
	repo_type="dataset",
	private=True,
	exist_ok=True,
	)
	logger.info("Dataset repo creado: %s", HF_DATASET_REPO)
	except Exception as e:
	logger.error("No se pudo crear el dataset repo: %s", e)
	return False

	except Exception as e:
	logger.error("Error al descargar DB desde HF: %s", e)
	return False


	def save_db_to_hub():
	"""
	Sube eventuki.db al HF Dataset en un thread separado
	para no bloquear la respuesta HTTP.
	"""
	if not HF_TOKEN or not HF_DATASET_REPO:
	return

	def _upload():
	with _upload_lock:
	try:
	hf_api.upload_file(
	path_or_fileobj=DB_PATH,
	path_in_repo=DB_FILENAME,
	repo_id=HF_DATASET_REPO,
	repo_type="dataset",
	token=HF_TOKEN,
	commit_message=f"Update DB — {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}",
	)
	logger.info("DB guardada en HF Dataset.")
	except Exception as e:
	logger.error("Error al subir DB a HF: %s", e)

	threading.Thread(target=_upload, daemon=True).start()


	# ── SQLite ────────────────────────────────────────────────────────────────────
	def init_db():
	"""
	1. Intenta descargar la DB existente desde HF Dataset.
	2. Si no existe, crea una nueva con el schema.
	"""
	load_db_from_hub()

	with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
	c.execute("""
	CREATE TABLE IF NOT EXISTS eventos_usuarios (
	id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
	nombre TEXT NOT NULL,
	categoria TEXT,
	fecha TEXT,
	hora TEXT,
	precio TEXT,
	lugar TEXT,
	descripcion TEXT,
	url_entradas TEXT,
	creado_en TEXT DEFAULT (datetime('now','localtime'))
	)
	""")
	c.commit()
	logger.info("DB lista")


	# ── System prompt ─────────────────────────────────────────────────────────────
	def build_system_prompt():
	hoy = datetime.date.today()
	hoy_str = hoy.strftime("%d de %B de %Y")
	semana_str = (hoy + datetime.timedelta(days=7)).strftime("%d de %B de %Y")
	p = "Sos EVENTUKI, el asistente de eventos para Buenos Aires.\n"
	p += "Slogan: Si la ciudad no duerme, su agenda tampoco.\n"
	p += "Hablas en espanol rioplatense. Sos entusiasta y porteno.\n\n"
	p += "HOY ES: " + hoy_str + "\nLIMITE SEMANA: " + semana_str + "\n\n"
	p += "COMO LEER RESULTADOS:\n"
	p += "TITULO = nombre del sitio web. IGNORALO.\n"
	p += "DESCRIPCION = datos reales del evento.\n"
	p += "URL = link de entradas.\n"
	p += "Siempre extraer nombre del evento de DESCRIPCION.\n\n"
	p += "FILTRO DE FECHAS: aplicar segun lo pedido. No incluir fechas pasadas.\n\n"
	p += "TIPOS DE EVENTOS:\n"
	p += "- EVENTO LOCAL (Usuario): cargados por la comunidad portena. "
	p += "SIEMPRE incluirlos aunque no tengan URL de venta. Son reales y verificados. "
	p += "Usar \"fuente\": \"local\" en el JSON.\n"
	p += "- Resultados de Google: solo incluir si tienen URL real que empiece con http. "
	p += "Usar \"fuente\": \"google\" en el JSON.\n\n"
	p += "Las fechas en la DB estan en formato YYYY-MM-DD. "
	p += "Mostrarlas al usuario como '14 de junio de 2026'.\n\n"
	p += "CIERRE DE RESPUESTA:\n"
	p += "Jamas termines con preguntas del tipo '¿necesitas algo mas?', "
	p += "'¿te puedo ayudar con otra cosa?', '¿queres que busque mas eventos?' "
	p += "o cualquier variante. Tampoco ofrezcas continuar la conversacion. "
	p += "Simplemente presenta los eventos y punto. "
	p += "Si no encontraste nada, decilo directo y listo.\n\n"
	p += "FORMATO RESPUESTA — texto breve, luego AL FINAL:\n\n"
	p += "<<<EVENTOS>>>\n[\n {\n"
	p += ' "nombre": "nombre extraido de DESCRIPCION",\n'
	p += ' "categoria": "Recital",\n'
	p += ' "fecha": "14 de junio de 2026",\n'
	p += ' "hora": "19:00 o A confirmar",\n'
	p += ' "lugar": "Movistar Arena",\n'
	p += ' "precio": "desde $85.000 o A confirmar",\n'
	p += ' "descripcion": "max 100 chars",\n'
	p += ' "url_entradas": "URL o vacio si evento local sin venta online",\n'
	p += ' "direccion": "o A confirmar",\n'
	p += ' "fuente": "local o google"\n'
	p += " }\n]\n<<<FIN_EVENTOS>>>"
	return p


	# ── Serper search ─────────────────────────────────────────────────────────────
	async def search_events(query: str) -> str:
	hoy_str = datetime.date.today().strftime("%B %Y")
	queries = [
	query + " " + hoy_str + " entradas comprar " + SITES_HINT,
	query + " Buenos Aires " + hoy_str + " precio fecha horario",
	]
	results, seen = [], set()
	async with aiohttp.ClientSession() as session:
	for q in queries:
	try:
	async with session.post(
	"https://google.serper.dev/search",
	headers={
	"X-API-KEY": os.environ.get("SERPER_API_KEY", ""),
	"Content-Type": "application/json",
	},
	json={"q": q, "gl": "ar", "hl": "es", "num": 8},
	) as r:
	data = await r.json()
	for item in data.get("organic", []):
	url = item.get("link", "")
	if url and url not in seen:
	seen.add(url)
	results.append(item)
	except Exception as e:
	logger.warning("Serper: %s", e)
	if not results:
	return "SIN_RESULTADOS"
	lines = [
	"TITULO: " + r.get("title", "")
	+ "\nDESCRIPCION: " + r.get("snippet", "")
	+ "\nURL: " + r.get("link", "")
	for r in results
	]
	return "\n---\n".join(lines)


	# ── Búsqueda local en DB ──────────────────────────────────────────────────────
	async def search_local_events() -> str:
	"""
	Devuelve todos los eventos de la DB sin filtrar por query.
	La DB es pequeña; el LLM selecciona los relevantes según
	el mensaje del usuario y las fechas.
	"""
	try:
	with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
	c.row_factory = sqlite3.Row
	rows = c.execute(
	"SELECT * FROM eventos_usuarios ORDER BY fecha ASC LIMIT 30"
	).fetchall()
	if not rows:
	return ""
	lines = [
	f"EVENTO LOCAL (Usuario): {r['nombre']}\n"
	f"CATEGORIA: {r['categoria']}\n"
	f"FECHA: {r['fecha']} {r['hora']}\n"
	f"LUGAR: {r['lugar']}\n"
	f"PRECIO: {r['precio']}\n"
	f"DESCRIPCION: {r['descripcion']}\n"
	f"URL: {r['url_entradas'] or 'No disponible'}"
	for r in rows
	]
	return "\n---\n".join(lines)
	except Exception as e:
	logger.warning("Error DB Search: %s", e)
	return ""


	# ── Parse events ──────────────────────────────────────────────────────────────
	def parse_events(raw: str, seen: set):
	"""
	Distingue eventos locales de Google:
	- Locales (fuente=local): se incluyen aunque no tengan URL.
	- Google (fuente=google): se descartan si no tienen URL http válida.
	"""
	m = _RE.search(raw)
	if not m:
	return raw.strip(), []
	clean = _RE.sub("", raw).strip()
	try:
	all_evs = json.loads(m.group(1).strip())
	except json.JSONDecodeError:
	return clean, []

	unique = []
	for ev in all_evs:
	for f in ["nombre", "fecha", "hora", "lugar", "precio",
	"descripcion", "url_entradas", "direccion"]:
	if f in ev and isinstance(ev[f], str):
	ev[f] = ev[f].strip().replace("\r", "").replace("\n", "")

	url = ev.get("url_entradas", "")
	fuente = ev.get("fuente", "google")

	if fuente != "local":
	if not url or not url.startswith("http") or "example" in url.lower():
	continue

	key = ev.get("nombre", "") + "\|" + ev.get("fecha", "")
	if key not in seen:
	seen.add(key)
	unique.append(ev)

	return clean, unique


	# ── Groq call ─────────────────────────────────────────────────────────────────
	async def call_groq(messages: list, model: str) -> str:
	r = await groq_client.chat.completions.create(
	model=model, messages=messages, max_tokens=1500, temperature=0.2,
	)
	return r.choices[0].message.content or ""


	# ── AI pipeline ───────────────────────────────────────────────────────────────
	async def get_events(history: list, seen_events: set):
	last = history[-1]["content"] if history else ""

	google_task = asyncio.create_task(search_events(last))
	local_task = asyncio.create_task(search_local_events())
	google_results, local_results = await asyncio.gather(google_task, local_task)

	if local_results and google_results != "SIN_RESULTADOS":
	results = (
	"=== EVENTOS CARGADOS POR USUARIOS (PRIORIDAD) ===\n"
	+ local_results
	+ "\n\n=== RESULTADOS DE GOOGLE ===\n"
	+ google_results
	)
	elif local_results:
	results = "=== EVENTOS CARGADOS POR USUARIOS ===\n" + local_results
	elif google_results != "SIN_RESULTADOS":
	results = google_results
	else:
	return "No encontré eventos verificados. Probá con otra fecha o categoría.", []

	messages = [{"role": "system", "content": build_system_prompt()}]
	for msg in history[:-1]:
	messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})
	messages.append({
	"role": "user",
	"content": (
	last
	+ "\n\n=== DATOS ENCONTRADOS ===\n"
	+ results
	+ "\n=== FIN ===\n\n"
	+ "Incluir TODOS los EVENTO LOCAL aunque no tengan URL (usar fuente:local). "
	+ "Para eventos de Google, solo incluir si tienen URL real."
	),
	})

	try:
	text = await call_groq(messages, MODEL)
	except Exception as e:
	if "429" in str(e) or "model" in str(e).lower():
	text = await call_groq(messages, MODEL_BK)
	else:
	raise

	return parse_events(text, seen_events)


	# ── Models ────────────────────────────────────────────────────────────────────
	web_sessions: dict = {}


	class ChatRequest(BaseModel):
	session_id: str
	message: str


	class EventRequest(BaseModel):
	nombre: str
	categoria: str
	fecha: str
	hora: str
	lugar: str
	precio: str
	descripcion: str
	url_entradas: str = ""


	# ── Endpoints ─────────────────────────────────────────────────────────────────
	@app.get("/")
	async def root():
	return {"status": "ok", "app": "EVENTUKI API v4.1"}


	@app.get("/health")
	async def health():
	hf_ok = bool(HF_TOKEN and HF_DATASET_REPO)
	return {
	"status": "healthy",
	"time": datetime.datetime.now().isoformat(),
	"persistencia_hf": hf_ok,
	"dataset_repo": HF_DATASET_REPO or "no configurado",
	}


	@app.post("/chat")
	async def chat(req: ChatRequest):
	sid = req.session_id
	if sid not in web_sessions:
	web_sessions[sid] = {"history": [], "seen_events": set()}
	session = web_sessions[sid]
	session["history"].append({"role": "user", "content": req.message})
	try:
	text, events = await get_events(session["history"], session["seen_events"])
	session["history"].append({"role": "assistant", "content": text})
	return {"text": text, "events": events}
	except Exception as e:
	logger.error("Error /chat: %s", e)
	raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))


	@app.delete("/chat/{session_id}")
	async def reset(session_id: str):
	web_sessions.pop(session_id, None)
	return {"status": "reset"}


	@app.post("/eventos")
	async def add_event(ev: EventRequest):
	"""Guarda un evento en la DB local y lo persiste en HF Dataset."""
	try:
	fecha_normalizada = normalizar_fecha(ev.fecha) # ← normalización aquí
	with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
	c.execute(
	"INSERT INTO eventos_usuarios "
	"(nombre,categoria,fecha,hora,lugar,precio,descripcion,url_entradas) "
	"VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?)",
	(ev.nombre, ev.categoria, fecha_normalizada, ev.hora,
	ev.lugar, ev.precio, ev.descripcion, ev.url_entradas),
	)
	c.commit()
	save_db_to_hub()
	return {"status": "ok", "mensaje": "Evento guardado correctamente"}
	except Exception as e:
	raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))


	@app.get("/eventos")
	async def list_events():
	"""Lista los eventos subidos por usuarios."""
	with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
	c.row_factory = sqlite3.Row
	rows = c.execute(
	"SELECT * FROM eventos_usuarios ORDER BY fecha ASC"
	).fetchall()
	return [dict(r) for r in rows]


	@app.delete("/eventos/{evento_id}")
	async def delete_event(evento_id: int):
	"""Elimina un evento por ID y sincroniza con HF Dataset."""
	with sqlite3.connect(DB_PATH) as c:
	deleted = c.execute(
	"DELETE FROM eventos_usuarios WHERE id = ?", (evento_id,)
	).rowcount
	c.commit()
	if deleted == 0:
	raise HTTPException(status_code=404, detail="Evento no encontrado")
	save_db_to_hub()
	return {"status": "ok", "mensaje": f"Evento {evento_id} eliminado"}


	# ── Startup ───────────────────────────────────────────────────────────────────
	@app.on_event("startup")
	async def startup():
	init_db()
	logger.info("EVENTUKI API v4.1 lista en http://0.0.0.0:7860")