app.py

import os
import gradio as gr
from google import genai
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables de entorno
load_dotenv()

# Configurar la API de Google
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

# Crear la sesión de chat con el modelo de Gemini
chat = client.chats.create(model="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:
        # Añadir el mensaje al historial
        chat.send_message(message)

        # Usar streaming para obtener la respuesta en fragmentos
        response_stream = chat.send_message_stream(message)
        
        # Devolver los fragmentos como un flujo (streaming) en el chat
        for chunk in response_stream:
            yield chunk.text  # Genera cada fragmento uno por uno
        
    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()