Update app.py

app.py

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-import os
+import time
 import gradio as gr
-import google.generativeai as genai
-from dotenv import load_dotenv
 
-# Cargar variables de entorno
-load_dotenv()
+def slow_echo(message, history):
+    response = "You typed: " + message
+    history = history + [(message, response)]  # Agrega el nuevo mensaje al historial
+    
+    full_response = ""
+    for i in range(len(response)):
+        time.sleep(0.05)
+        full_response = response[: i + 1]
+        yield history + [(message, full_response)]  # Retorna el historial actualizado progresivamente
 
-# Configurar la API de Google
-genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))
-
-# Modelo de IA de Gemini
-model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash")
-
-def chat(message, history):
-    """Envía el mensaje del usuario a Gemini con historial y devuelve la respuesta."""
-    try:
-        # Convertir historial a formato adecuado para Gemini
-        chat_history = [{"role": "user", "parts": [msg[0]]} for msg in history] + [{"role": "user", "parts": [message]}]
-
-        # Enviar el historial y el mensaje actual a Gemini
-        response = model.generate_content(chat_history)
-
-        return response.text  # Devuelve solo el texto de la respuesta
-    except Exception as e:
-        return f"Error: {e}"
-
-# Crear la interfaz de chat con historial
 demo = gr.ChatInterface(
-    fn=chat,
-    examples=["Write an example Python lambda function."],
-    title="Gemini Chatbot",
-    description="Chatbot interactivo con historial de conversación usando Gemini AI."
+    slow_echo,
+    type="messages",
+    flagging_mode="manual",
+    flagging_options=["Like", "Spam", "Inappropriate", "Other"],
+    save_history=True,
 )
 
-# Iniciar la app
 demo.launch()