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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)
# Chargement de tous les fichiers PDF du dossier "data"
DATA_FOLDER = "data"
pdf_files = [
os.path.join(DATA_FOLDER, file)
for file in os.listdir(DATA_FOLDER)
if file.lower().endswith(".pdf")
]
uploaded_files = [genai.upload_file(pdf_file) for pdf_file in pdf_files]
def process_input(prompt, image):
"""Traite le texte et l'image optionnelle et génère une réponse."""
try:
# Préparer le contenu en ajoutant tous les fichiers PDF
content = uploaded_files.copy()
# Si une image est fournie, l'ajouter au contenu
if image is not None:
img_file = genai.upload_file(image)
content.append(img_file)
# Ajout du prompt avec l'instruction de répondre en français
content.append("\n\n")
content.append(prompt + " répond en français.")
# 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 eco",
description="Triché !!!! On va encore triché haannnn",
examples=[
["Cest quoi un mass media", None],
["Cest quoi l'entrepreneuriat", None]
]
)
# Lancement de l'application
iface.launch()
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