Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,11 @@
 import gradio as gr
 import google.generativeai as genai
 import os
+from PIL import Image
 
 # Configurez l'API Gemini
-genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])  # Remplacez "VOTRE_CLÉ_API" par votre clé 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"},
@@ -12,37 +14,62 @@ safety_settings = [
 ]
 
 # Définissez le modèle
-model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-exp",safety_settings=safety_settings)
+model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-exp", safety_settings=safety_settings)
 
 # Chemin vers le fichier PDF (assurez-vous qu'il est correct)
 PDF_FILE_PATH = "okoumba-nkoghe-elo_compress.pdf"
 
+# Uploadez le fichier PDF
 sample_file = genai.upload_file(PDF_FILE_PATH)
-def process_pdf(prompt):
-    """Traite le fichier PDF local et génère une réponse basée sur l'invite."""
+
+def process_input(prompt, image_file=None):
+    """
+    Traite le fichier PDF et/ou l'image, et génère une réponse basée sur l'invite.
+    
+    :param prompt: La question ou l'invite de l'utilisateur
+    :param pdf_file: Le fichier PDF uploadé (optionnel)
+    :param image_file: L'image uploadée (optionnelle)
+    :return: La réponse générée
+    """
     try:
-        # Assurez-vous que le fichier PDF existe
+        # Préparez les entrées pour le modèle
+        contents = []
+        
+        # Ajoutez le PDF s'il est présent
+        if sample_file:
+            contents.append(sample_file)
+            contents.append("\n\n")
+        
+        # Ajoutez l'image si elle est uploadée
+        if image_file:
+            # Convertissez l'image de Gradio en objet PIL
+            pil_image = Image.fromarray(image_file)
+            # Convertissez l'image PIL en format compatible avec Gemini
+            gemini_image = genai.upload_file(pil_image)
+            contents.append(gemini_image)
+            contents.append("\n\n")
+        
+        # Ajoutez le texte de l'invite
+        contents.append(prompt + " répond en français.")
+        
+        # Générez le contenu
+        result = model.generate_content(contents)
         
-        # Générez le contenu à l'aide du modèle Gemini
-        result = model.generate_content([
-            sample_file,
-            "\n\n",
-            prompt + " répond en français."
-        ])
-
-        print(prompt)
-        #genai.delete_file(sample_file.name)
         return result.text
     except Exception as e:
-        return "Une erreur s'est produite : "
+        return f"Une erreur s'est produite : {str(e)}"
 
-# Créez l'interface Gradio
+# Créez l'interface Gradio avec upload d'images optionnel
 iface = gr.Interface(
-    fn=process_pdf,
-    inputs=gr.Textbox(label="Question", placeholder="Posez une question sur le roman...",lines=4),
+    fn=process_input,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Question", placeholder="Posez une question sur le roman...", lines=4),
+        #gr.File(label="PDF", type="file", visible=False),  # PDF est déjà uploadé, donc caché
+        gr.Image(label="Image (optionnelle)", type="numpy", optional=True)
+    ],
     outputs=gr.Textbox(label="Résultat"),
     title="Mariam elo la fille du soleil",
-    description=" Triché !!!! On va encore triché haannnn "
+    description="Triché !! on va encore triché ohh !!!!"
 )
 
 # Lancez l'application