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+import streamlit as st
+from google import genai
+from google.genai import types
+from PyPDF2 import PdfReader
+
+# Configura tu API Key directamente en el código
+GEMINI_API_KEY = "AIzaSyCZwFUTPjCIx5reXELxu8Tby2wwu-s_K9o"
+
+# Función para generar respuesta desde la API de Google Gemini
+def generate_response(user_input):
+    try:
+        client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
+
+        model = "gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21"
+        contents = [
+            types.Content(
+                role="user",
+                parts=[
+                    types.Part.from_text(text=user_input),
+                ],
+            ),
+        ]
+        generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.95,
+            top_k=64,
+            max_output_tokens=65536,
+            response_mime_type="text/plain",
+        )
+
+        response_text = ""
+        for chunk in client.models.generate_content_stream(
+            model=model,
+            contents=contents,
+            config=generate_content_config,
+        ):
+            response_text += chunk.text
+        return response_text
+    except Exception as e:
+        return f"Se produjo un error: {e}"
+
+# Función para extraer texto de un archivo PDF
+def extract_text_from_pdf(pdf_file):
+    try:
+        pdf_reader = PdfReader(pdf_file)
+        text = ""
+        for page in pdf_reader.pages:
+            text += page.extract_text() + "\n"
+        return text
+    except Exception as e:
+        return f"Se produjo un error al leer el PDF: {e}"
+
+# Aplicación Streamlit
+st.title("Gemini LLM App")
+
+# Selección entre Chat o PDF
+option = st.radio("Elige una opción:", ("Hablar con el chat", "Subir y preguntar sobre un PDF"))
+
+# Opción 1: Hablar con el chat
+if option == "Hablar con el chat":
+    # Entrada del usuario para el chat
+    user_input = st.text_area("Introduce tu solicitud:", placeholder="Escribe algo aquí...")
+
+    # Botón para enviar la solicitud
+    if st.button("Obtener Respuesta"):
+        if user_input.strip():
+            with st.spinner("Generando respuesta..."):
+                response = generate_response(user_input)
+            st.success("¡Respuesta generada!")
+            st.write(response)
+        else:
+            st.error("Por favor, introduce una solicitud para continuar.")
+
+# Opción 2: Subir y preguntar sobre un PDF
+elif option == "Subir y preguntar sobre un PDF":
+    # Subir archivo PDF
+    uploaded_file = st.file_uploader("Sube un archivo PDF", type="pdf")
+
+    if uploaded_file is not None:
+        with st.spinner("Extrayendo texto del PDF..."):
+            pdf_text = extract_text_from_pdf(uploaded_file)
+
+        if pdf_text:
+            st.success("Texto extraído del PDF correctamente.")
+
+            # Mostrar una parte del contenido extraído
+            st.text_area("Contenido del PDF:", pdf_text[:1000], height=200)
+
+            # Entrada de pregunta del usuario sobre el PDF
+            user_question = st.text_area("Haz una pregunta sobre el contenido del PDF:", placeholder="Escribe tu pregunta aquí...")
+
+            # Botón para enviar la pregunta
+            if st.button("Obtener Respuesta"):
+                if user_question.strip():
+                    with st.spinner("Generando respuesta..."):
+                        response = generate_response(pdf_text, user_question)
+                    st.success("¡Respuesta generada!")
+                    st.write(response)
+                else:
+                    st.error("Por favor, introduce una pregunta para continuar.")
+        else:
+            st.error("No se pudo extraer texto del archivo PDF. Por favor, intenta con otro archivo.")
+    else:
+        st.info("Por favor, sube un archivo PDF para empezar.")