Update main.py

main.py

@@ -91,29 +91,13 @@ def analyze_with_gemini(image_path, user_text):
     分析用戶問題和圖片，並返回 Gemini 的回應
     """
     try:
-        # # 確保圖片存在
-        # if not os.path.exists(image_path):
-        #     raise FileNotFoundError(f"圖片路徑無效：{image_path}")
+        # 確保圖片存在
+        if not os.path.exists(image_path):
+            raise FileNotFoundError(f"圖片路徑無效：{image_path}")
         
-        #  # 打開本地圖片文件並將其轉換為 Base64 編碼
-        # with open(image_path, "rb") as image_file:
-        #     image_binary = image_file.read()
-
-        # # 將二進制數據編碼為 Base64
-        # image_base64 = base64.b64encode(image_binary).decode('utf-8')
         organ = PIL.Image.open(image_path)
-        response = model.generate_content([user_text, organ])
+        response = model.start_chat([user_text, organ])
         
-        # # 構建 Gemini 的請求
-        # prompt = f"""
-        # 用戶的問題是：{user_text}
-        # 圖片已上傳，Base64 編碼如下：
-        # {image_base64}
-        # 請根據圖片和問題進行詳細分析。
-        # """
-        # # 使用 Gemini API 請求
-        # response = model.generate_content([{'mime_type':'image/png', 'data': image_base64}, prompt])
-
         # 提取回應內容
         return response.parts[0].text
 
@@ -181,7 +165,7 @@ def handle_image_message(event):
                 prompt = event.message.text
                 store_user_message(user_id, "text", prompt)
                 # 使用 Gemini 模型生成文字
-                completion = model.generate_content(prompt, generation_config=generation_config)
+                completion = model.start_chat(prompt, generation_config=generation_config)
                 # 檢查生成結果是否為空
                 if (completion.parts[0].text != None):
                     # 取得生成結果