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import streamlit as st
from PIL import Image
import google.generativeai as genai
from gtts import gTTS
import os
import io
# Configuración de la página de Streamlit
st.set_page_config(page_title="🤖 Soph-IA", layout="wide")
# Obtener la API key desde los secretos de Hugging Face
api_key = st.secrets["API_KEY"] # Accede al secreto
def procesar_texto(texto):
genai.configure(api_key=api_key)
modelo = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
respuesta = modelo.generate_content(texto)
return respuesta.text
def procesar_imagen(imagen):
genai.configure(api_key=api_key)
modelo = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')
if isinstance(imagen, Image.Image):
try:
respuesta = modelo.generate_content(imagen)
return respuesta.text
except Exception as e:
return f"Error al procesar la imagen: {e}"
else:
return "La imagen no es del tipo esperado."
def hablar_texto(texto):
try:
tts = gTTS(text=texto, lang='es')
tts.save("respuesta.mp3")
os.system("mpg321 respuesta.mp3")
except Exception as e:
st.error(f"Error al generar el audio: {e}")
# Cargar y aplicar CSS personalizado
with open("./style.css") as f:
st.markdown(f"<style>{f.read()}</style>", unsafe_allow_html=True)
# Título centrado
st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>🤖 ¡Bienvenido a Soph-IA!</h1>", unsafe_allow_html=True)
espacio_contenido_generado = st.empty()
st.write("¡Hola! Soy Soph-IA, tu asistente virtual. ¿Cómo puedo ayudarte hoy? 😊")
col1, col2 = st.columns([1, 3])
with col1:
tipo_entrada = st.selectbox("Selecciona el tipo de entrada", ["Haz una pregunta ❓", "🖼️ Subir imagen"])
with col2:
if tipo_entrada == "Haz una pregunta ❓":
entrada_texto = st.text_input("Ingresa tu pregunta aquí:")
if entrada_texto:
with st.spinner("Generando respuesta..."):
resultado = procesar_texto(entrada_texto)
espacio_contenido_generado.write(f"**Respuesta:** {resultado}")
if st.button("🔊 Escuchar respuesta"):
hablar_texto(resultado)
elif tipo_entrada == "🖼️ Subir imagen":
entrada_imagen = st.file_uploader("Sube una imagen", type=["jpg", "png", "jpeg"])
if entrada_imagen:
imagen = Image.open(entrada_imagen)
st.image(imagen, caption='Imagen subida.', use_column_width=True)
with st.spinner("Procesando imagen..."):
respuesta = procesar_imagen(imagen)
espacio_contenido_generado.write(f"**Respuesta de la imagen:** {respuesta}")
st.write("¡Gracias por usar Soph-IA! 😊")
# Pie de página
st.markdown("<p style='text-align: center;'>© 2024 Jeysshon</p>", unsafe_allow_html=True)
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