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1
+ import gradio as gr
2
+ import google.generativeai as genai
3
+ import os
4
+
5
+ # Configurez l'API Gemini
6
+ genai.configure(api_key="VOTRE_CLÉ_API") # Remplacez "VOTRE_CLÉ_API" par votre clé API Gemini
7
+
8
+ # Définissez le modèle
9
+ model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
10
+
11
+ # Chemin vers le fichier PDF (assurez-vous qu'il est correct)
12
+ PDF_FILE_PATH = "livre.pdf"
13
+
14
+ def process_pdf(prompt):
15
+ """Traite le fichier PDF local et génère une réponse basée sur l'invite."""
16
+ try:
17
+ # Assurez-vous que le fichier PDF existe
18
+ if not os.path.exists(PDF_FILE_PATH):
19
+ raise FileNotFoundError(f"Le fichier PDF n'a pas été trouvé : {PDF_FILE_PATH}")
20
+
21
+ # Générez le contenu à l'aide du modèle Gemini
22
+ result = model.generate_content([
23
+ genai.upload_file(PDF_FILE_PATH),
24
+ "\n\n",
25
+ prompt
26
+ ])
27
+ return result.text
28
+ except Exception as e:
29
+ return f"Une erreur s'est produite : {e}"
30
+
31
+ # Créez l'interface Gradio
32
+ iface = gr.Interface(
33
+ fn=process_pdf,
34
+ inputs=gr.Textbox(label="Prompt", placeholder="Posez une question sur le PDF..."),
35
+ outputs=gr.Textbox(label="Résultat"),
36
+ title="Assistant PDF avec Gemini 1.5 Flash",
37
+ description="Posez des questions sur le fichier livre.pdf déjà présent dans le répertoire.",
38
+ )
39
+
40
+ # Lancez l'application
41
+ iface.launch()