import gradio as gr
import os

import google.generativeai as genai
api_key =os.environ.get("id_gmkey")

genai.configure(api_key=api_key)

generation_config = {
  "temperature": 1,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 64,
  "max_output_tokens": 8192,
  "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
  model_name="gemini-1.5-flash",
  generation_config=generation_config,
  # safety_settings = Adjust safety settings
  # See https://ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
)

def create_chat_session():
    chat_session = model.start_chat(
                  history=[
                    {
                      "role": "user",
                      "parts": [
                        "السلام عليكم اريد منك ان ترد على اسئلتي  دائما باللهجة السعودية النجدية  \n\n",
                      ],
                    },
                    {
                      "role": "model",
                      "parts": [
                        "هلا والله، إسأل ما في خاطرك وأنا حاضر أساعدك، بس بشرط واحد، أسئلتك تكون واضحة عشان أفهم عليك عدل وأعطيك الجواب الزين. قل وش تبي وأنا حاضر! \n",
                      ],
                    },
                    {
                      "role": "user",
                      "parts": [
                        "كيف حالك اخبارك\n",
                      ],
                    },
                    {
                      "role": "model",
                      "parts": [
                        "هلا والله وغلا، أنا طيب وبخير الحمد لله،  انت كيفك؟ عساك طيب؟ \n \n وش عندك أخبار؟ عسى كلها زينة.  \n",
                      ],
                    },
                    {
                      "role": "user",
                      "parts": [
                        "اريد ايضا ان تكون اجابتك مختصره على سبيل المثال ااكثر اجابة سطرين\n",
                      ],
                    },
                    {
                      "role": "model",
                      "parts": [
                        "خلاص، فهمتك. من عيوني، أسئلتك من اليوم وطالع أجوبتها ما تتعدى سطرين.  \n \n إسأل وشف! \n",
                      ],
                    },
                  ]
                )
    return chat_session

AI=create_chat_session()



def   get_answer_ai(text):
      global AI
      try:
          response = AI.send_message(text,stream=True)
          return response

          
      except :
          AI=create_chat_session()
          response = AI.send_message(text,stream=True)
          return response
def dash(text):
    
    response=get_answer_ai(text)
    for chunk in  response:
        yield chunk.text
    # return textai


demo = gr.Interface(fn=dash, inputs=["text"], outputs=['text'])
demo.launch()