Update app.py

app.py

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-import os
-import requests
 import streamlit as st
-from dotenv import load_dotenv
+import openai
 
-# 環境変数をロード
-load_dotenv()
-GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY")
+# Hugging Face Spacesの設定でAPIキーを設定していると仮定
+openai.api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
 
-# Streamlitアプリケーションの設定
-st.title("Groq APIを使用したAIチャット")
-st.subheader("生成されたテキストがストリーミングで表示されます")
+# Streamlitアプリケーションのタイトルと説明
+st.title("Groq APIによるAIチャットボット")
+st.subheader("生成されたテキストがリアルタイムで表示されます")
 
-# 会話履歴を保持するための初期化
+# 会話履歴の初期化（セッションごとに維持）
 if 'conversation_history' not in st.session_state:
     st.session_state['conversation_history'] = []
 
-# ユーザー入力を受け取る
-user_input = st.text_input("あなたの質問:")
+# ユーザー入力の受付
+user_input = st.text_input("質問を入力してください:")
 
-# Groq APIにリクエストを送信する関数
+# Groq APIにリクエストを送信し、ストリーミング応答を取得する関数
 def get_groq_response(prompt):
-    headers = {
-        "Authorization": f"Bearer {GROQ_API_KEY}",
-        "Content-Type": "application/json",
-    }
-    data = {
-        "model": "gemma2-9b-it",  # モデルの選択（適宜変更）
-        "prompt": prompt,
-        "stream": True  # ストリーミングを有効にする
-    }
-    response = requests.post("https://api.groq.com/v1/completions", headers=headers, json=data, stream=True)
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gemma2-9b-it",  # 適切なモデル名に置き換えてください
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        stream=True  # ストリーミングモードを有効にする
+    )
     return response
 
 # 過去の会話履歴を表示
 for entry in st.session_state['conversation_history']:
-    st.text_area("過去の応答", value=entry, height=100, max_chars=None, key=None)
+    st.text_area("会話履歴", value=entry, height=100, max_chars=None, key=None)
 
-# ユーザーが入力を送信したとき
+# ユーザーが入力を送信した場合
 if user_input:
+    # ユーザーの入力を会話履歴に追加
     st.session_state['conversation_history'].append(f"あなた: {user_input}")
+    
+    # Groq APIからの応答を取得
     response = get_groq_response(user_input)
     response_text = ""
-
-    # ストリーミングで部分的な応答を受け取る
-    for chunk in response.iter_content(chunk_size=128):
+    
+    # ストリーミングで部分的な応答をリアルタイムで表示
+    for chunk in response:
         if chunk:
-            decoded_chunk = chunk.decode("utf-8")
-            response_text += decoded_chunk
-            st.text(response_text)  # 部分的な応答をリアルタイムで表示
-
-    # 完全な応答を保存し、表示
+            chunk_text = chunk.choices[0].delta.content
+            response_text += chunk_text
+            st.write(response_text)  # 部分的な応答を表示
+    
+    # 完全な応答を会話履歴に追加
     st.session_state['conversation_history'].append(f"AI: {response_text}")
+    
+    # 最終的な応答も表示
     st.text_area("AIからの応答:", value=response_text, height=200)
 
 # 会話履歴をリセットするボタン