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title: Chatbot SQL Agent with Gemini
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sdk: gradio
sdk_version: "5.41.1"
app_file: app.py
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# Chatbot SQL Agent with Gemini

A powerful chatbot that can answer questions by querying your SQL database using Google's Gemini model.

## Features

- Natural language to SQL query conversion
- Interactive chat interface
- Direct database connectivity
- Powered by Google's Gemini AI
- RESTful API endpoints for integration

## Setup

1. Set up your environment variables in `.env` file:
```env
DB_USER=tu_usuario
DB_PASSWORD=tu_contraseña
DB_HOST=tu_servidor
DB_NAME=tu_base_de_datos
GOOGLE_API_KEY=tu_api_key_de_google
```

2. Install dependencies:
```bash
pip install -r requirements.txt
```

3. Run the web interface:
```bash
python app.py
```

4. Run the API server:
```bash
python api.py
```

## API Usage

La API proporciona dos endpoints principales:

### 1. Enviar Mensaje de Usuario

**Endpoint:** `/user_message`

**Método:** POST

**Headers:**
```
Content-Type: application/json
```

**Body:**
```json
{
    "message": "tu pregunta aquí"
}
```

**Respuesta exitosa:**
```json
{
    "message_id": "uuid-generado",
    "status": "success"
}
```

### 2. Obtener Respuesta

**Endpoint:** `/ask`

**Método:** POST

**Headers:**
```
Content-Type: application/json
```

**Body:**
```json
{
    "message_id": "uuid-del-mensaje"
}
```

**Respuesta exitosa:**
```json
{
    "response": "respuesta del chatbot",
    "status": "success"
}
```

## Ejemplo de uso de la API

1. Primero, envía tu pregunta:
```bash
curl -X POST http://localhost:5000/user_message \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"message": "¿Cuántos usuarios hay en la base de datos?"}'
```

2. Luego, usa el message_id recibido para obtener la respuesta:
```bash
curl -X POST http://localhost:5000/ask \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"message_id": "uuid-recibido"}'
```

Check out the [configuration reference](https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference) for more options.