Update app.py

app.py

@@ -1,19 +1,81 @@
+import os
+import time
+import google.generativeai as genai
 import gradio as gr
+from dotenv import load_dotenv
 
-def yes_man(message, history):
-    if message.endswith("?"):
-        return "Yes"
-    else:
-        return "Ask me anything!"
-
-gr.ChatInterface(
-    yes_man,
-    type="messages",
-    chatbot=gr.Chatbot(height=300),
-    textbox=gr.Textbox(placeholder="Ask me a yes or no question", container=False, scale=7),
-    title="Yes Man",
-    description="Ask Yes Man any question",
-    theme="ocean",
-    examples=["Hello", "Am I cool?", "Are tomatoes vegetables?"],
-    cache_examples=True,
-).launch()
+# Cargar las variables de entorno
+load_dotenv()
+API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+
+if not API_KEY:
+    raise ValueError("La clave de API 'GOOGLE_API_KEY' no está configurada en el archivo .env")
+
+# Configuración del modelo Gemini
+generation_config = {
+    "temperature": 1,
+    "top_p": 0.95,
+    "top_k": 40,
+    "max_output_tokens": 8192,
+    "response_mime_type": "text/plain",
+}
+
+genai.configure(api_key=API_KEY)
+
+model = genai.GenerativeModel(
+    model_name="gemini-1.5-flash",
+    generation_config=generation_config,
+)
+
+# Inicializar la sesión de chat
+chat = model.start_chat(history=[])
+
+# Función para transformar el historial de Gradio al formato de 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 de respuesta que maneja el texto y los archivos multimodales
+def response(message, history):
+    global chat
+
+    # Transformar el historial al formato esperado por Gemini
+    chat.history = transform_history(history)
+    
+    # Enviar el mensaje al modelo y obtener la respuesta
+    response = chat.send_message(message["text"])
+    response.resolve()
+
+    # Mostrar la respuesta carácter por carácter
+    for i in range(len(response.text)):
+        time.sleep(0.01)
+        yield response.text[: i + 1]
+
+# Función para manejar los archivos cargados y las imágenes
+def count_images(message, history):
+    num_images = len(message["files"])  # Contar las imágenes cargadas en el mensaje actual
+    total_images = 0
+    for msg in history:  # Contar todas las imágenes en el historial
+        if isinstance(msg["content"], tuple):  # Si el contenido es una tupla, es un archivo
+            total_images += 1
+    return f"You just uploaded {num_images} images, total uploaded: {total_images + num_images}"
+
+# Crear la interfaz de Gradio
+demo = gr.ChatInterface(
+    response,  # Función de chat para manejar texto y archivos
+    examples=[  # Ejemplos iniciales de mensajes
+        {"text": "No files", "files": []}
+    ],
+    multimodal=True,  # Activar la modalidad multimodal
+    textbox=gr.MultimodalTextbox(  # Configuración del cuadro de texto multimodal
+        file_count="multiple",  # Permitir múltiples archivos
+        file_types=["image"],  # Aceptar solo imágenes
+        sources=["upload", "microphone"]  # Fuentes de entrada: carga de archivos y micrófono
+    )
+)
+
+# Iniciar la interfaz
+demo.launch()