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@@ -4,12 +4,26 @@ from google.genai import types
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from PyPDF2 import PdfReader
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import os
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-
#
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GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
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# Función para generar respuesta desde la API de Google Gemini
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-
def generate_response(
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try:
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client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
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model = "gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21"
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@@ -17,7 +31,7 @@ def generate_response(user_input):
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| 17 |
types.Content(
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| 18 |
role="user",
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| 19 |
parts=[
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| 20 |
-
types.Part.from_text(text=
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| 21 |
],
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| 22 |
),
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| 23 |
]
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@@ -40,66 +54,35 @@ def generate_response(user_input):
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| 40 |
except Exception as e:
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| 41 |
return f"Se produjo un error: {e}"
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# Función para extraer texto de un archivo PDF
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def extract_text_from_pdf(pdf_file):
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try:
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-
pdf_reader = PdfReader(pdf_file)
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| 47 |
-
text = ""
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| 48 |
-
for page in pdf_reader.pages:
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| 49 |
-
text += page.extract_text() + "\n"
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| 50 |
-
return text
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| 51 |
-
except Exception as e:
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| 52 |
-
return f"Se produjo un error al leer el PDF: {e}"
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| 53 |
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# Aplicación Streamlit
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st.title("Gemini LLM App")
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# Selección entre Chat o PDF
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option = st.radio("Elige una opción:", ("Hablar con el chat", "Subir y preguntar sobre un PDF"))
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# Opción 1: Hablar con el chat
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if option == "Hablar con el chat":
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# Entrada del usuario para el chat
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| 63 |
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user_input = st.text_area("Introduce tu solicitud:", placeholder="Escribe algo aquí...")
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# Botón para enviar la solicitud
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| 66 |
-
if st.button("Obtener Respuesta"):
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| 67 |
-
if user_input.strip():
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| 68 |
-
with st.spinner("Generando respuesta..."):
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| 69 |
-
response = generate_response(user_input)
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| 70 |
-
st.success("¡Respuesta generada!")
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| 71 |
-
st.write(response)
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| 72 |
-
else:
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| 73 |
-
st.error("Por favor, introduce una solicitud para continuar.")
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#
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# Subir archivo PDF
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uploaded_file = st.file_uploader("Sube un archivo PDF", type="pdf")
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| 101 |
-
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| 102 |
-
else:
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| 103 |
-
st.error("No se pudo extraer texto del archivo PDF. Por favor, intenta con otro archivo.")
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| 104 |
else:
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-
st.
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from PyPDF2 import PdfReader
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import os
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| 7 |
+
# Leer API Key desde variable de entorno
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GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
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| 10 |
+
# Función para extraer texto de un archivo PDF
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| 11 |
+
def extract_text_from_pdf(pdf_file):
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| 12 |
+
try:
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| 13 |
+
pdf_reader = PdfReader(pdf_file)
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| 14 |
+
text = ""
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| 15 |
+
for page in pdf_reader.pages:
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| 16 |
+
text += page.extract_text() + "\n"
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| 17 |
+
return text
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| 18 |
+
except Exception as e:
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| 19 |
+
return f"Se produjo un error al leer el PDF: {e}"
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| 20 |
+
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| 21 |
# Función para generar respuesta desde la API de Google Gemini
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| 22 |
+
def generate_response(context, question):
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| 23 |
try:
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| 24 |
+
if not GEMINI_API_KEY:
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| 25 |
+
return "❌ No se encontró la API Key. Asegúrate de configurarla como secreto en Hugging Face."
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| 26 |
+
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| 27 |
client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
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| 28 |
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| 29 |
model = "gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21"
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| 31 |
types.Content(
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| 32 |
role="user",
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| 33 |
parts=[
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| 34 |
+
types.Part.from_text(text=f"Contexto: {context}\n\nPregunta: {question}"),
|
| 35 |
],
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| 36 |
),
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| 37 |
]
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| 54 |
except Exception as e:
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| 55 |
return f"Se produjo un error: {e}"
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# Aplicación Streamlit
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+
st.title("Gemini LLM App - Consulta PDFs")
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| 60 |
+
# Subir archivo PDF
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| 61 |
+
uploaded_file = st.file_uploader("Sube un archivo PDF", type="pdf")
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| 62 |
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| 63 |
+
if uploaded_file is not None:
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| 64 |
+
with st.spinner("Extrayendo texto del PDF..."):
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| 65 |
+
pdf_text = extract_text_from_pdf(uploaded_file)
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| 66 |
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| 67 |
+
if pdf_text:
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| 68 |
+
st.success("Texto extraído del PDF correctamente.")
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| 69 |
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| 70 |
+
# Mostrar una parte del contenido extraído
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| 71 |
+
st.text_area("Contenido del PDF:", pdf_text[:1000], height=200)
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| 72 |
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| 73 |
+
# Entrada de pregunta del usuario
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| 74 |
+
user_question = st.text_area("Haz una pregunta sobre el contenido del PDF:", placeholder="Escribe tu pregunta aquí...")
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| 75 |
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| 76 |
+
# Botón para enviar la pregunta
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| 77 |
+
if st.button("Obtener Respuesta"):
|
| 78 |
+
if user_question.strip():
|
| 79 |
+
with st.spinner("Generando respuesta..."):
|
| 80 |
+
response = generate_response(pdf_text, user_question)
|
| 81 |
+
st.success("¡Respuesta generada!")
|
| 82 |
+
st.write(response)
|
| 83 |
+
else:
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| 84 |
+
st.error("Por favor, introduce una pregunta para continuar.")
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| 85 |
else:
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| 86 |
+
st.error("No se pudo extraer texto del archivo PDF. Por favor, intenta con otro archivo.")
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| 87 |
+
else:
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| 88 |
+
st.info("Por favor, sube un archivo PDF para empezar.")
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