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app.py

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+#app.py
+import time
+import gradio as gr
+import google.generativeai as genai
+import os
+
+# 從 Hugging Face secrets 中讀取 API 金鑰（如果需要）
+api_key = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
+if not api_key:
+    raise ValueError("請設置 'GOOGLE_API_KEY' 環境變數")
+
+# 設定 API 金鑰
+genai.configure(api_key=api_key)
+
+# 初始化模型
+try:
+    model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')
+    chat = model.start_chat(history=[])
+    print("模型載入成功。")
+except Exception as e:
+    raise ValueError(f"無法載入模型：{e}")
+
+# 將 Gradio 的歷史紀錄轉換為 Gemini 格式
+def transform_history(history):
+    new_history = []
+    for chat in history:
+        new_history.append({"parts": [{"text": chat[0]}], "role": "user"})
+        new_history.append({"parts": [{"text": chat[1]}], "role": "model"})
+    return new_history
+
+# 回應生成函數
+def response(message, history):
+    global chat
+    # 將 Gradio 的歷史紀錄轉換為 Gemini 的格式
+    chat.history = transform_history(history)
+    
+    # 發送訊息到 Gemini API
+    response = chat.send_message(message)
+    response.resolve()
+
+    # 逐字回傳生成的文字，實現打字機效果
+    for i in range(len(response.text)):
+        time.sleep(0.05)  # 每個字符間隔 0.05 秒
+        yield response.text[: i+1]
+
+# 建立 Gradio 聊天界面
+gr.ChatInterface(response,
+                 title='Gemini Chat',
+                 textbox=gr.Textbox(placeholder="Question to Gemini")).launch(share=True)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+gradio
+google-generativeai