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app.py

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 import gradio as gr
+import requests
 import json
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+
+# Charger les variables d'environnement
+load_dotenv()
+HUGGINGFACE_API_URL = os.getenv("HUGGINGFACE_API_URL")  # URL de l'API Hugging Face
+HUGGINGFACE_API_KEY = os.getenv("HUGGINGFACE_API_KEY")  # Clé API de Hugging Face
 
-# Dashboard parameters
-DASHBOARD_PARAMS = {
-    "model_settings": {},
-    "response_settings": {},
-    "safety_settings": {}
-}
+# Fonction pour obtenir les paramètres du dashboard
+def get_dashboard_params():
+    response = requests.get("http://your_dashboard_api/params")  # Remplacez par l'URL de votre API dashboard
+    if response.status_code == 200:
+        return response.json()
+    else:
+        return {}
 
 def process_message(message, history):
-    # Process message according to dashboard parameters
-    return "Response based on parameters"
+    # Récupérer les paramètres du dashboard
+    params = get_dashboard_params()
+
+    # Utilisation d'un modèle NLP pour générer une réponse
+    headers = {
+        "Authorization": f"Bearer {HUGGINGFACE_API_KEY}",
+        "Content-Type": "application/json"
+    }
+    payload = {
+        "inputs": message,
+        "parameters": params.get("model_settings", {})
+    }
+    
+    response = requests.post(HUGGINGFACE_API_URL, headers=headers, data=json.dumps(payload))
+
+    if response.status_code == 200:
+        response_data = response.json()
+        return response_data.get("generated_text", "Désolé, je n'ai pas pu traiter votre demande.")
+    else:
+        return "Erreur de communication avec le modèle."
 
-# Create Gradio interface
+# Créer l'interface Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
     chatbot = gr.Chatbot()
     msg = gr.Textbox()