Update app.py

app.py

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+import os
 import gradio as gr
-from gradio import ChatMessage
-from typing import Iterator
 import google.generativeai as genai
-import random
+from dotenv import load_dotenv
 
-example_code = """
-Here's an example Python lambda function:
+# Cargar variables de entorno
+load_dotenv()
 
-lambda x: x + {}
+# Configurar la API de Google
+genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))
 
-Is this correct?
-"""
+# Modelo de IA de Gemini
+model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
 
 def chat(message, history):
-    if message == "Yes, that's correct.":
-        return "Great!"
-    else:
-        return gr.ChatMessage(
-            content=example_code.format(random.randint(1, 100)),
-            options=[
-                {"value": "Yes, that's correct.", "label": "Yes"},
-                {"value": "No"}
-            ]
-        )
+    """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(
-    chat,
-    type="messages",
-    examples=["Write an example Python lambda function."]
+    fn=chat,
+    examples=["Write an example Python lambda function."],
+    title="Gemini Chatbot",
+    description="Chatbot interactivo con historial de conversación usando Gemini AI."
 )
 
-demo.launch()
+# Iniciar la app
+demo.launch()