app.py

import os
import time
import gradio as gr
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables de entorno
load_dotenv()

# Configurar la API de Google con la clave
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Crear la sesión de chat con el modelo de Gemini
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")

def chat_stream(message, history):
    """Envía el mensaje del usuario a Gemini con historial y devuelve la respuesta en streaming."""
    try:
        # Crear una conversación nueva
        chat = model.start_chat()
        
        # Agregar el historial previo a la conversación
        for user_msg, assistant_msg in history:
            chat.send_message(user_msg)
        
        # Enviar el mensaje actual y obtener la respuesta en streaming
        response = chat.send_message(message, stream=True)
        
        # Devolver los fragmentos como un flujo
        for chunk in response:
            if chunk.text:
                time.sleep(0.05)  # Añade un pequeño retraso de 50ms entre chunks
                yield chunk.text
        
    except Exception as e:
        yield f"Error: {e}"

# Crear la interfaz de chat con historial
demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat_stream,
    examples=["Write an example Python lambda function."],
    title="Gemini Chatbot",
    description="Chatbot interactivo con historial de conversación usando Gemini AI."
)

# Iniciar la app
demo.launch()