Update app.py

app.py

@@ -3,19 +3,14 @@ import gradio as gr
 import google.generativeai as genai
 import os
 
-# Cargar la clave de la API de Gemini desde el entorno
+# Cargar clave API desde variables de 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:
@@ -23,21 +18,22 @@ def transform_history(history):
         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)):
+    chat_history = transform_history(history)
+    
+    response = genai.ChatCompletion.create(
+        model="gemini-1.5-flash",  # Asegúrate de usar el modelo correcto
+        messages=chat_history + [{"role": "user", "content": message}],
+        max_tokens=150,
+    )
+    
+    reply = response['choices'][0]['message']['content']
+    
+    # Mostrar la respuesta personaje por personaje
+    for i in range(len(reply)):
         time.sleep(0.05)
-        yield response.text[: i + 1]
+        yield reply[:i + 1]
 
-# Interfaz de usuario con Gradio
 gr.ChatInterface(response,
                  title='Gemini Chat',
                  textbox=gr.Textbox(placeholder="Pregunta a Gemini"),