Update app.py

app.py

@@ -29,6 +29,9 @@ model = genai.GenerativeModel(
     generation_config=generation_config,
 )
 
+# Inicializar la sesión de chat
+chat = model.start_chat(history=[])
+
 # Constantes para el manejo de imágenes
 IMAGE_CACHE_DIRECTORY = "/tmp"
 IMAGE_WIDTH = 512
@@ -50,12 +53,29 @@ def cache_pil_image(image: Image.Image) -> str:
     image.save(image_path, "JPEG")
     return image_path
 
+# Función para transformar el historial de Gradio al formato de Gemini
+def transform_history(history):
+    """Transforma el historial del formato de Gradio al formato que Gemini espera."""
+    new_history = []
+    for chat in history:
+        if chat[0]:  # Mensaje del usuario
+            new_history.append({"parts": [{"text": chat[0]}], "role": "user"})
+        if chat[1]:  # Respuesta del modelo
+            new_history.append({"parts": [{"text": chat[1]}], "role": "model"})
+    return new_history
+
 # Función principal para manejar las respuestas del chat
 def response(message, history):
     """Maneja la interacción multimodal y envía texto e imágenes al modelo."""
+    global chat
+
+    # Transformar el historial al formato esperado por Gemini
+    chat.history = transform_history(history)
+
+    # Obtener el texto del mensaje y las imágenes cargadas
     text_prompt = message["text"]
     files = message["files"]
-    
+
     # Procesar imágenes cargadas
     image_prompts = []
     if files:
@@ -66,13 +86,15 @@ def response(message, history):
                 cache_pil_image(image)
                 image_prompts.append(image_preview)  # Incluir en la lista de prompts
 
-    # Concatenar texto e imágenes para el modelo
+    # Combinar texto e imágenes para el modelo
     prompts = [text_prompt] + image_prompts
-    response = model.generate_content(prompts, stream=True, generation_config=generation_config)
+    response = chat.send_message(prompts)
+    response.resolve()
 
-    # Generar respuesta paso a paso
-    for chunk in response:
-        yield chunk.text
+    # Generar respuesta carácter por carácter para una experiencia más fluida
+    for i in range(len(response.text)):
+        time.sleep(0.01)
+        yield response.text[: i + 1]
 
 # Crear la interfaz de usuario
 demo = gr.ChatInterface(