Spaces:
Sleeping
Sleeping
import gradio as gr | |
import google.generativeai as genai | |
# Crear un modelo generativo | |
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash") | |
# Función para procesar el PDF y generar una respuesta | |
def process_pdf(file): | |
# Subir el archivo PDF local | |
sample_pdf = genai.upload_file(file.name) | |
# Crear el prompt para la API | |
prompt = "Give me a summary of this pdf file." | |
# Generar contenido a partir del PDF subido | |
response = model.generate_content([prompt, sample_pdf]) | |
return response.text | |
# Definir la interfaz de usuario en Gradio | |
def chatbot_interface(user_input, history): | |
# Procesar el archivo PDF | |
response_text = process_pdf(user_input) | |
# Actualizar el historial del chatbot | |
history.append((user_input.name, response_text)) | |
return history, history | |
# Crear la app de Gradio | |
app = gr.Interface( | |
fn=chatbot_interface, | |
inputs=[ | |
gr.File(file_count="single", type="file", label="Upload PDF Document"), | |
gr.State(), # Mantener el estado del historial | |
], | |
outputs=[ | |
gr.Chatbot(), | |
gr.State(), | |
], | |
live=True | |
) | |
# Lanzar la app | |
app.launch() | |