Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
-import cohere
 import os
+import google.generativeai as genai
 from docx import Document as DocxDocument
 from docx.shared import Pt
 from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT
@@ -10,13 +10,14 @@ import fitz  # PyMuPDF
 from docx import Document
 import zipfile
 
-# Get the API key from environment variables
-cohere_api_key = os.getenv('COHERE_API_KEY')
-if not cohere_api_key:
-    raise ValueError("Bitte setzen Sie die Umgebungsvariable COHERE_API_KEY.")
+# Gemini API-Key aus Umgebungsvariablen holen
+gemini_api_key = os.getenv('GEMINI_API_KEY')
+if not gemini_api_key:
+    raise ValueError("Bitte setzen Sie die Umgebungsvariable GEMINI_API_KEY.")
 
-# Initialize Cohere client with your API key
-co = cohere.Client(cohere_api_key)
+# Gemini initialisieren
+genai.configure(api_key=gemini_api_key)
+model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
 
 def extract_text_from_file(file_path):
     if file_path.endswith('.docx'):
@@ -41,31 +42,19 @@ def extract_text_from_zip(zip_path):
     return extracted_text
 
 def generate_body(job_description, language, cv_text=None, certificates_text=None):
-    model = 'command-xlarge-nightly'
-    
     cv_text = f"Hier ist der Lebenslauf des Kandidaten:\n{cv_text}\n" if cv_text else ""
     certificates_text = f"Hier sind die Zertifikate des Kandidaten:\n{certificates_text}\n" if certificates_text else ""
 
     prompt = f"{cv_text}{certificates_text}Schreiben Sie ein professionelles Bewerbungsschreiben auf {language} ohne Anrede. Erstellen Sie nur den Textkörper basierend auf dieser Stellenbeschreibung:\n{job_description}"
 
-    response = co.generate(
-        model=model,
-        prompt=prompt,
-        max_tokens=250,
-        temperature=0.7,
-    )
-    return response.generations[0].text.strip()
+    response = model.generate_content(prompt)
+    return response.text.strip()
 
 def evaluate_match(job_description, cv_text, language):
     prompt = f"Bewerten Sie, wie gut der folgende Lebenslauf zur Stellenbeschreibung passt:\n\nStellenbeschreibung:\n{job_description}\n\nLebenslauf:\n{cv_text}\n\nGeben Sie eine Zusammenfassung der Stärken und Schwächen sowie eine Übereinstimmungsbewertung zwischen 0 und 100 ab, auf {language}."
 
-    response = co.generate(
-        model='command-xlarge-nightly',
-        prompt=prompt,
-        max_tokens=150,
-        temperature=0.7,
-    )
-    return response.generations[0].text.strip()
+    response = model.generate_content(prompt)
+    return response.text.strip()
 
 def create_application_letter(name, sender_street, sender_zip, sender_city, email, phone, job_position, employer_name, employer_street, employer_zip, employer_city, greeting_option, employer_contact_name, job_id, start_date, job_description, language, output_format, cv_file=None, certificates_file=None):
     cv_text = extract_text_from_file(cv_file) if cv_file else None
@@ -132,10 +121,8 @@ def create_application_letter(name, sender_street, sender_zip, sender_city, emai
         return output_filename_docx
 
 def generate_and_download(name, sender_street, sender_zip, sender_city, email, phone, job_position, employer_name, employer_street, employer_zip, employer_city, greeting_option, employer_contact_name, job_id, start_date, job_description, language, output_format, cv_file, certificates_file, perform_evaluation):
-    # Generate application letter
     output_filename = create_application_letter(name, sender_street, sender_zip, sender_city, email, phone, job_position, employer_name, employer_street, employer_zip, employer_city, greeting_option, employer_contact_name, job_id, start_date, job_description, language, output_format, cv_file=cv_file, certificates_file=certificates_file)
     
-    # Perform evaluation if requested
     evaluation_result = ""
     if perform_evaluation and cv_file:
         cv_text = extract_text_from_file(cv_file)
@@ -146,7 +133,7 @@ def generate_and_download(name, sender_street, sender_zip, sender_city, email, p
 description = """
 # Professioneller Bewerbungsschreiben-Generator
 
-Willkommen beim ultimativen Tool zum Erstellen professioneller Bewerbungsschreiben mit Leichtigkeit. Dieses Tool nutzt die Kraft von **Cohere**, einem hochmodernen Sprachmodell, um automatisch einen maßgeschneiderten Bewerbungstext basierend auf der von Ihnen bereitgestellten Stellenbeschreibung zu erstellen.
+Willkommen beim ultimativen Tool zum Erstellen professioneller Bewerbungsschreiben mit Leichtigkeit. Dieses Tool nutzt die Kraft von **Google Gemini**, einem hochmodernen Sprachmodell, um automatisch einen maßgeschneiderten Bewerbungstext basierend auf der von Ihnen bereitgestellten Stellenbeschreibung zu erstellen.
 
 Sie können optional Ihren Lebenslauf im DOCX- oder PDF-Format hochladen und Ihre Zertifikate als ZIP-Datei, um ein persönlicheres Bewerbungsschreiben zu erstellen. Sie können auch wählen, ob Sie eine Bewertung darüber erhalten möchten, wie gut Ihr Lebenslauf zur Stellenbeschreibung passt. Füllen Sie einfach die erforderlichen Felder aus und in wenigen Sekunden erhalten Sie ein wunderschön formatiertes Bewerbungsschreiben, das Sie entweder im DOCX- oder PDF-Format herunterladen können.