app.py

import time
import gradio as gr
import google.generativeai as genai
import os

# Cargar la clave de la API de Gemini desde el entorno
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")

if not GOOGLE_API_KEY:
    raise ValueError("GOOGLE_API_KEY is not set in environment variables.")

# Configurar la API de Gemini
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# Inicializar el chat de Gemini
chat = genai.Chat()

# Transformar el historial de Gradio a formato compatible con Gemini
def transform_history(history):
    new_history = []
    for chat in history:
        new_history.append({"parts": [{"text": chat[0]}], "role": "user"})
        new_history.append({"parts": [{"text": chat[1]}], "role": "model"})
    return new_history

# Función para generar una respuesta con Gemini
def response(message, history):
    global chat
    # Actualizar el historial con el formato correcto
    chat.history = transform_history(history)
    # Enviar el mensaje a la API de Gemini
    response = chat.send_message(message)
    response.resolve()

    # Mostrar la respuesta mientras se escribe
    for i in range(len(response.text)):
        time.sleep(0.05)
        yield response.text[: i + 1]

# Interfaz de usuario con Gradio
gr.ChatInterface(response,
                 title='Gemini Chat',
                 textbox=gr.Textbox(placeholder="Pregunta a Gemini"),
                 retry_btn=None).launch(debug=True)