import gradio as gr
import google.generativeai as genai
import os

# Configuration de l'API Gemini
genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
safety_settings = [
    {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
]

# Définition du modèle
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-exp", safety_settings=safety_settings)

# Chemin vers le fichier PDF
PDF_FILE_PATH = "okoumba-nkoghe-elo_compress.pdf"
sample_file = genai.upload_file(PDF_FILE_PATH)

def process_input(prompt, image):
    """Traite le texte et l'image optionnelle et génère une réponse."""
    try:
        content = [sample_file, "\n\n", prompt + " répond en français."]
        
        # Ajout de l'image au contenu si elle est fournie
        if image is not None:
            img_file = genai.upload_file(image)
            content.insert(1, img_file)
        
        # Génération du contenu
        result = model.generate_content(content)
        
        print(prompt)
        return result.text
    except Exception as e:
        return f"Une erreur s'est produite : {str(e)}"

# Création de l'interface Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=process_input,
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Question", placeholder="Posez une question sur le roman...", lines=4),
        gr.Image(label="Image (facultative)", type="filepath")
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="Résultat"),
    title="Mariam elo la fille du soleil",
    description="Triché !!!! On va encore triché haannnn",
    examples=[
        ["Qui est le personnage principal ?", None],
        ["Résume moi l'histoire", None]
    ]
)

# Lancement de l'application
iface.launch()