Update app_1.py

app_1.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import os
 import gradio as gr
+import mimetypes
 from google import genai
 from google.genai import types
 
@@ -8,6 +9,8 @@ client = genai.Client(
     api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"),
 )
 
+MAX_FILE_SIZE_MB = 2
+
 def model_chat(message, history):
     try:
         contents = []
@@ -36,34 +39,45 @@ def model_chat(message, history):
         if last_role == "user":
             contents.append(types.Content(role="model", parts=[types.Part.from_text(text="[Keine Antwort erhalten]")]))
 
-        # 2. Aktuelle Nachricht & Dateien (Multimodal)
+        # 2. Aktuelle Nachricht & Datei-Upload (Universell mit 2MB Limit)
         current_parts = []
         
-        # Text-Teil hinzufügen
+        # Text hinzufügen
         if message["text"]:
             current_parts.append(types.Part.from_text(text=message["text"]))
         
-        # Datei-Teile hinzufügen
+        # Dateien verarbeiten
         for file_path in message["files"]:
-            # Da wir im Lite-Modell sind, ist eine einfache MIME-Bestimmung ratsam
-            mime_type = "image/jpeg"
-            if file_path.lower().endswith(".pdf"):
-                mime_type = "application/pdf"
-            elif file_path.lower().endswith((".png", ".webp")):
-                mime_type = f"image/{file_path.split('.')[-1]}"
+            file_size = os.path.getsize(file_path) / (1024 * 1024) # In MB
+            
+            if file_size > MAX_FILE_SIZE_MB:
+                yield f"⚠️ Datei '{os.path.basename(file_path)}' überspringt das 2 MB Limit ({file_size:.2f} MB)."
+                continue
 
-            with open(file_path, "rb") as f:
-                current_parts.append(
-                    types.Part.from_bytes(data=f.read(), mime_type=mime_type)
-                )
+            mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path)
+            mime_type = mime_type or "application/octet-stream"
+
+            # Unterscheidung: Text vs. Binär (Bild, PDF, etc.)
+            if mime_type.startswith("text/"):
+                try:
+                    with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="replace") as f:
+                        content_str = f.read()
+                        current_parts.append(types.Part.from_text(text=f"Dateiinhalt ({os.path.basename(file_path)}):\n\n{content_str}"))
+                except Exception:
+                    # Fallback auf Bytes, falls Text-Lesen scheitert
+                    with open(file_path, "rb") as f:
+                        current_parts.append(types.Part.from_bytes(data=f.read(), mime_type=mime_type))
+            else:
+                with open(file_path, "rb") as f:
+                    current_parts.append(types.Part.from_bytes(data=f.read(), mime_type=mime_type))
 
-        # Falls nur eine Datei ohne Text gesendet wurde
         if not current_parts:
-            current_parts.append(types.Part.from_text(text="Analysiere diese Datei."))
+            yield "Bitte gib eine Nachricht ein oder lade eine passende Datei hoch."
+            return
 
         contents.append(types.Content(role="user", parts=current_parts))
 
-        # 3. Konfiguration (Unverändert wie gewünscht)
+        # 3. Konfiguration (Unverändert: gemini-3.1-flash-lite-preview)
         model_id = "gemini-3.1-flash-lite-preview" 
         
         tools = [types.Tool(googleSearch=types.GoogleSearch())]
@@ -73,7 +87,7 @@ def model_chat(message, history):
             tools=tools,
         )
 
-        # 4. Stream
+        # 4. Stream starten
         response_text = ""
         for chunk in client.models.generate_content_stream(
             model=model_id,
@@ -87,11 +101,11 @@ def model_chat(message, history):
     except Exception as e:
         yield f"❌ Fehler: {str(e)}"
 
-# Gradio Interface mit multimodal=True
+# Gradio Interface
 demo = gr.ChatInterface(
     fn=model_chat,
     title="Gemini Thinking AI",
-    description="KI mit Suchfunktion und Datei-Upload.",
+    description="KI mit Suche und universellem Datei-Upload (max. 2 MB).",
     multimodal=True,
 )