app.py

import os
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
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Modelo de IA de Gemini
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")

def chat(message, history):
    """Envía el mensaje del usuario a Gemini con historial y devuelve la respuesta."""
    try:
        # Convertir historial a formato adecuado para Gemini
        chat_history = [{"role": "user", "parts": [msg[0]]} for msg in history] + [{"role": "user", "parts": [message]}]

        # Enviar el historial y el mensaje actual a Gemini
        response = model.generate_content(chat_history)

        return response.text  # Devuelve solo el texto de la respuesta
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"

# Crear la interfaz de chat con historial
demo = gr.ChatInterface(
    fn=chat,
    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()