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 import gradio as gr
-import gemini_gradio
+import google.generativeai as genai
 
-with gr.Blocks(fill_height=True) as demo:
-    # Centrado con HTML
-    gr.Markdown("<h1 style='text-align:center;'>CopyMaster</h1>")  # Título centrado
-    gr.Markdown("<h3 style='text-align:center;'>El escritor de ventas que nunca duerme, siempre listo para conectar, cautivar y convencer a tu audiencia.</h3>")  # Subtítulo centrado
+# 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."
     
-    gemini_interface = gr.load(
-        name="gemini-1.5-flash",  # Se establece el modelo por defecto
-        src=gemini_gradio.registry,
-        fill_height=True,
-        chatbot=gr.Chatbot(type="messages")
-    )
+    # 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
+)
 
-demo.launch(ssr_mode=False)
+# Lanzar la app
+app.launch()