Update app.py

app.py

@@ -3,8 +3,23 @@ from PIL import Image
 import textwrap
 import google.generativeai as genai
 
-# Función para mostrar mensajes de error
-def display_error_message(error_message, error_flag):
+# Function to display formatted Markdown text
+def to_markdown(text):
+    text = text.replace('•', '  *')
+    return textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)
+
+# Function to generate content using Gemini API
+def generate_gemini_content(prompt, model_name='gemini-pro-vision', image=None):
+    model = genai.GenerativeModel(model_name)
+    if not image:
+        st.warning("Por favor, agrega una imagen para usar el modelo gemini-pro-vision.")
+        return None
+
+    response = model.generate_content([prompt, image])
+    return response
+
+# Function to handle errors and display appropriate messages
+def handle_errors(error_message, error_flag):
     if "text must be a valid text with maximum 5000 character" in error_message and not error_flag:
         error_response = ("La pregunta que está realizando puede que vaya en contra de las políticas de Google Bard e INIF. "
                           "Por favor, reformule su pregunta sin temas no permitidos o pregunte algo diferente. "
@@ -12,49 +27,16 @@ def display_error_message(error_message, error_flag):
                           "o www.inif.com.co/laura-chatbot/use-policy")
         st.error(error_response)
         error_flag = True  # Set the error_flag to True after displaying the error message
-        return error_response, error_flag
+        return error_response
     else:
         error_response = f"Error: {error_message}\nDisculpa, soy una inteligencia artificial que aún se encuentra en desarrollo y está en fase alfa. En este momento no puedo responder a tu pregunta adecuadamente, pero en el futuro seré capaz de hacerlo."
         st.error(error_response)
-        return error_response, True
-
-# Función para obtener respuesta del modelo Gemini
-def get_gemini_response(user_input, select_model, image_file):
-    messages = []
-    if user_input:
-        messages.append({"role": "user", "parts": [user_input]})
-        if select_model == 'gemini-pro-vision':
-            # Modelo Gemini Vision Pro seleccionado
-            if not image_file:
-                st.warning("Por favor, proporciona una imagen para el modelo gemini-pro-vision.")
-            else:
-                image = Image.open(image_file)
-                response = generate_gemini_content(user_input, model_name=select_model, image=image)
-                if response:
-                    if response.candidates:
-                        parts = response.candidates[0].content.parts
-                        generated_text = parts[0].text if parts else "No se generó contenido."
-                        st.markdown(f"Assistant: {to_markdown(generated_text)}")
-                        messages.append({"role": "model", "parts": [generated_text]})
-                    else:
-                        st.warning("No se encontraron candidatos en la respuesta.")
-        else:
-            # Otros modelos Gemini seleccionados
-            response = get_response(user_input)
-
-            # Mostrar respuesta del modelo solo una vez
-            res_text = ""
-            for chunk in response:
-                res_text += chunk.text
-            st.markdown(f"Assistant: {to_markdown(res_text)}")
-            messages.append({"role": "model", "parts": [res_text]})
-
-    return messages
-
-# Función principal
+        return error_response
+
+# Streamlit app
 def main():
-    st.set_page_config(page_title="MAX Chatbot - INIF", page_icon="🤖")
-    st.title("MAX Chatbot - INIF")
+    st.set_page_config(page_title="Laura Chatbot - INIF", page_icon="🤖")
+    st.title("Laura Chatbot - INIF")
     st.sidebar.title("Configuración de Gemini")
 
     # Configurar la API key de Gemini (reemplazar con tu clave de API de Gemini)
@@ -66,6 +48,11 @@ def main():
     # Inicializar la sesión de chat
     chat = genai.GenerativeModel(select_model).start_chat(history=[])
 
+    # Definir función para obtener respuesta del modelo Gemini
+    def get_response(messages):
+        response = chat.send_message(messages, stream=True)
+        return response
+
     # Historial del chat
     if "messages" not in st.session_state:
         st.session_state["messages"] = []
@@ -95,7 +82,34 @@ def main():
 
     # Botón para enviar mensaje o generar contenido según el modelo seleccionado
     if st.button("Enviar / Generar Contenido"):
-        messages = get_gemini_response(user_input, select_model, image_file)
+        if user_input:
+            messages.append({"role": "user", "parts": [user_input]})
+            if select_model == 'gemini-pro-vision':
+                # Modelo Gemini Vision Pro seleccionado
+                if not image_file:
+                    st.warning("Por favor, proporciona una imagen para el modelo gemini-pro-vision.")
+                else:
+                    image = Image.open(image_file)
+                    response = generate_gemini_content(user_input, model_name=select_model, image=image)
+                    if response:
+                        if response.candidates:
+                            parts = response.candidates[0].content.parts
+                            generated_text = parts[0].text if parts else "No se generó contenido."
+                            st.markdown(f"Assistant: {to_markdown(generated_text)}")
+                            messages.append({"role": "model", "parts": [generated_text]})
+                        else:
+                            st.warning("No se encontraron candidatos en la respuesta.")
+            else:
+                # Otros modelos Gemini seleccionados
+                try:
+                    response = get_response(user_input)
+                    res_text = ""
+                    for chunk in response:
+                        res_text += chunk.text
+                    st.markdown(f"Assistant: {to_markdown(res_text)}")
+                    messages.append({"role": "model", "parts": [res_text]})
+                except Exception as e:
+                    handle_errors(str(e), False)
 
     # Actualizar historial de mensajes en la sesión de Streamlit
     st.session_state["messages"] = messages