Update app.py

app.py

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 import os
 import gradio as gr
-import google.generativeai as genai
+from google import 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"))
+client = genai.Client(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))
 
-# Modelo de IA de Gemini
-model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
+# Crear la sesión de chat con el modelo de Gemini
+chat = client.chats.create(model="gemini-2.0-flash")
 
-def chat(message, history):
+def chat_stream(message, history):
     """Envía el mensaje del usuario a Gemini con historial y devuelve la respuesta en streaming."""
     try:
-        # Convertir historial a formato adecuado para Gemini
-        chat_history = [{"role": "user", "parts": [msg[0]]} for msg in history] + [{"role": "user", "parts": [message]}]
+        # Añadir el mensaje al historial
+        chat.send_message(message)
 
         # Usar streaming para obtener la respuesta en fragmentos
-        response_stream = model.generate_content_stream(chat_history)
+        response_stream = chat.send_message_stream(message)
         
         # Devolver los fragmentos como un flujo (streaming) en el chat
         for chunk in response_stream:
@@ -30,7 +30,7 @@ def chat(message, history):
 
 # Crear la interfaz de chat con historial
 demo = gr.ChatInterface(
-    fn=chat,
+    fn=chat_stream,
     examples=["Write an example Python lambda function."],
     title="Gemini Chatbot",
     description="Chatbot interactivo con historial de conversación usando Gemini AI."