Update app.py

app.py

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-import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+ import gradio as gr
 
-# Hugging Face का कोई भी चैट मॉडल लोड करें (यहाँ facebook/blenderbot-400M-distill उदाहरण है)
-model = pipeline("conversational", model="facebook/blenderbot-400M-distill")
-
-# यह फंक्शन AI को प्रश्न भेजता है और उत्तर लेता है
-def qna_ai(question, chat_history):
-    # चैट हिस्ट्री को सिर्फ प्रश्न-उत्तर के फॉर्मेट में रखें
-    formatted_history = "\n".join([f"User: {q}\nAI: {a}" for q, a in chat_history])
-    prompt = f"{formatted_history}\nUser: {question}\nAI:"
-    
-    # AI से जवाब लें
-    response = model(prompt)
-    ai_answer = response.generated_responses[-1]
-    
-    # चैट हिस्ट्री को अपडेट करें
-    chat_history.append((question, ai_answer))
+# यहाँ आप अपने AI मॉडल या API को कॉल करें
+def respond_to_message(message, chat_history):
+    # सरल उदाहरण: यूजर मैसेज को एआई की तरह जवाब देता है
+    bot_message = f"AI: आपने पूछा: {message}"
+    chat_history.append((message, bot_message))
     return "", chat_history
 
-# चैट हिस्ट्री साफ़ करने का फंक्शन
-def clear_chat():
-    return [], []
+with gr.Blocks() as demo:
+    chatbot = gr.Chatbot(label="AI चैट बोर्ड")
+    msg = gr.Textbox(label="आपका मैसेज")
+    clear = gr.ClearButton([msg, chatbot])
+
+    msg.submit(respond_to_message, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
 
-# एडवांस्ड चैट इंटरफेस बनाएं
-with gr.Blocks(title="छात्र सहायक AI", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.Markdown("# 🎓 छात्रों के लिए प्रश्न-उत्तर AI")
-    gr.Markdown("यहां अपना प्रश्न लिखें और AI आपको उत्तर देगा!")
+demo.launch()
+import openai
 
-    chatbot = gr.Chatbot(label="चैट", height=400)
-    msg = gr.Textbox(label="प्रश्न", placeholder="यहां लिखें...")
-    clear = gr.Button("साफ़ करें")
+# OpenAI के लिए (उदाहरण)
+openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
 
-    msg.submit(qna_ai, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
-    clear.click(clear_chat, None, chatbot)
+def respond_to_message(message, chat_history):
+    response = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-3.5-turbo",
+        messages=[{"role": "user", "content": message}]
+    )
+    bot_message = response.choices[0].message['content']
+    chat_history.append((message, bot_message))
+    return "", chat_history
 
-demo.launch()
+