Removed the .env support since it is not in use anymore

chatbot.py

@@ -1,227 +1,225 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-"""
-Created on Wed Oct 15 11:06:24 2025
-Updated on Sun Oct 19 13:32:50 2025
-
-@author 1: Lovisa
-@author 2: Agnes
-@author 3: Linus
-"""
-
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-from google import genai
-from google.genai import types
-import gradio as gr
-import mimetypes
-import pdfplumber
-from PIL import Image
-
-load_dotenv()
-KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-FAISS_INDEX = os.environ.get("FAISS_FOLDER")
-
-client = genai.Client(api_key=KEY)
-
-default_model = "gemini-2.5-flash"
-
-from langchain_community.vectorstores import FAISS  # "db" to store and retrieve embeddings
-from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
-
-embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="KBLab/sentence-bert-swedish-cased")
-
-db = FAISS.load_local(FAISS_INDEX, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True)  # Load the vector database
-
-def response_stream(inputs, history):
-    user_text = ""
-    user_images = []
-
-    if isinstance(inputs, dict):
-        user_text = inputs.get("text", "").lower()
-        files = inputs.get("files", [])
-
-        if files:
-            for file_path in files:
-                try:
-                    mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path) # Guesses "the filetype based on its filename, path or URL, given by url"
-
-                    if mime_type and mime_type.startswith("image/"):
-                        # Handle image input
-                        user_images.append(Image.open(file_path))
-
-                    elif mime_type and mime_type.startswith("text/"):
-                        # Handle plain text input
-                        with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
-                            user_text += "\n" + f.read()
-
-                    elif mime_type == "application/pdf" or file_path.lower().endswith(".pdf"):
-                        # Handle PDF input
-                        try:
-                            with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
-                                pdf_text = "\n".join(page.extract_text() or "" for page in pdf.pages)
-                                user_text += "\n" + pdf_text
-                        except Exception as e:
-                            user_text += f"\n(Kunde inte läsa PDF: {e})"
-
-                    else:
-                        # Unsupported file types
-                        user_text += "\n(Filtypen stöds inte ännu.)"
-                except Exception as e:
-                    user_text += "\nFel vid läsning av fil {file_path}: {e}"
-
-    else:
-        user_text = inputs.lower()
-    
-    # special greetings from example file
-    if user_text=="hej":
-        yield "Hej, jag är din livsmedelsexpert. Vad kan jag hjälpa dig med?"
-        return
-    elif "hejdå" in user_text:
-        yield "Hejdå! Ha en fortsatt trevlig dag :)"
-        return
-
-    history_text = "Fortsätt konversationen.\n\n"
-    for user_msg, bot_msg in history:
-        history_text += f"Användare: {user_msg}\nAssistent: {bot_msg}\n"
-
-    # Add context from RAG if any text has been inputted by the user
-    if len(user_text) > 0:
-        context = db.similarity_search(user_text, k=5)
-        history_text += "\n\n" + "Kontext:\n" + "".join([chunk.page_content + "\n Source: " + chunk.metadata["source"] for chunk in context]) + "\n"
-
-    # Add latest user input
-    history_text += f"Användare: {user_text}\nAssistent:"
-    
-    contents = []
-    if len(user_images) > 0:
-        contents.extend(user_images)
-
-    contents.append(history_text)
-
-    try:
-        gemini_stream = client.models.generate_content_stream(
-            model=default_model,
-            contents=contents,
-            config=types.GenerateContentConfig(
-                temperature=0.0,
-                max_output_tokens=2000,
-                system_instruction="Du är en livsmedelsexpert med djup kunskap inom Sveriges och EUs lagar kring livsmedel.\
-                      Besvara användarens frågor enligt kontexten, ta hänsyn till alla filer som användaren tillhandahåller.\
-                          Var artig och pedagogisk. OM några förordningar finns med i kontexten SÅ avsluta varje meddelande med en lista av de relevanta förordningarna.",
-                thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0),
-                safety_settings=[
-                    types.SafetySetting(
-                        category="HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
-                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-                    ),
-                    types.SafetySetting(
-                        category="HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
-                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-                    ),
-                    types.SafetySetting(
-                        category="HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
-                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-                    ),
-                    types.SafetySetting(
-                        category="HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
-                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
-                    )
-                ]
-            )
-        )
-
-        # Yield chunks for live updates
-        partial_response = ""
-        for chunk in gemini_stream:
-            if chunk.text:
-                partial_response += chunk.text
-                yield partial_response
-                
-
-    except Exception as e:
-        # Handle streaming failure without crashing the chatbot
-        yield "Ursäkta, ett fel uppstod! Kan du upprepa dig snälla!"
-        return
-    
-with gr.Blocks(
-    fill_height=True, 
-    css="""
-        /* Colors commonly used on the website of livsmedelsverket and the kontrollwiki
-        orange-crayola: #f2712e;
-        white: #ffffff;
-        van-dyke: #4c3d38;
-        verdigris: #6cacad;
-        dark-cyan: #2a898b;
-        */
-
-        /* Top title */
-        .title {
-            text-align: center;
-            color: #f2712e;
-            font-size: 60px;
-            font-weight:bold;
-        }
-        
-        /* Title text */
-        .gradio-container .prose h1 {
-            color: #f2712e !important;
-        }
-
-        /* Whole app background */
-        .gradio-container {
-            background-color: #6cacad !important;
-        }
-
-        #chat-bot .multimodal-textbox textarea {
-            background-color: #ffffff;
-            color: #4c3d38;
-            border: 2px solid #6cacad;
-            border-radius: 8px;
-            padding: 6px;
-        }
-        #info-box .info-container {
-            background-color: #f8b88b;
-            color: #ffffff;
-            padding: 12px;
-            border: 2px solid #f2712e;
-            border-radius: 10px ;
-        }
-
-        #info-box h3 {
-            color: #f2712e !important;
-        """) as demo:
-    gr.HTML(
-        """
-        <div class="title">FoodLex</div>
-        """
-        )
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=3):
-            with gr.Group(elem_id="chat-bot"):
-                chatbot = gr.ChatInterface(
-                fn=response_stream,
-                chatbot=gr.Chatbot(height=600),
-                multimodal=True,
-                textbox=gr.MultimodalTextbox(
-                    placeholder="Fråga mig något, så hjälper jag dig!",  
-                    file_count="multiple"),
-                title="Din livsmedelsexpert",
-                )
-        with gr.Column(scale=1):
-            with gr.Group(elem_id="info-box"):
-                gr.HTML(
-                    """
-                    <div class="info-container">
-                        <h3>Viktig information</h3>
-                            <p>Hej kära användare! Jag är din AI-livsmedelsexpert, här för att hjälpa dig med frågor kring livsmedel och relaterade lagar i Sverige och EU.<br><br>  
-                        Trots min expertis kan jag ibland göra misstag, så tveka inte att dubbelkolla viktig information. Jag hämtar kontext från konsoliderade 
-                        versioner av EU-lagar fram till september 2025, så för de allra senaste uppdateringarna rekommenderar jag att du konsulterar officiella 
-                        källor såsom EUR-Lex eller experter inom området.<br><br>  
-                        Tack för att du använder vår tjänst!</p>
-                    </div>
-                    """
-                )
-
-if __name__ == "__main__":
-
-    demo.launch(share=False)
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Wed Oct 15 11:06:24 2025
+Updated on Sun Oct 19 13:32:50 2025
+
+@author 1: Lovisa
+@author 2: Agnes
+@author 3: Linus
+"""
+
+import os
+from google import genai
+from google.genai import types
+import gradio as gr
+import mimetypes
+import pdfplumber
+from PIL import Image
+
+KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+FAISS_INDEX = os.environ.get("FAISS_FOLDER")
+
+client = genai.Client(api_key=KEY)
+
+default_model = "gemini-2.5-flash"
+
+from langchain_community.vectorstores import FAISS  # "db" to store and retrieve embeddings
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
+
+embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="KBLab/sentence-bert-swedish-cased")
+
+db = FAISS.load_local(FAISS_INDEX, embeddings, allow_dangerous_deserialization=True)  # Load the vector database
+
+def response_stream(inputs, history):
+    user_text = ""
+    user_images = []
+
+    if isinstance(inputs, dict):
+        user_text = inputs.get("text", "").lower()
+        files = inputs.get("files", [])
+
+        if files:
+            for file_path in files:
+                try:
+                    mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path) # Guesses "the filetype based on its filename, path or URL, given by url"
+
+                    if mime_type and mime_type.startswith("image/"):
+                        # Handle image input
+                        user_images.append(Image.open(file_path))
+
+                    elif mime_type and mime_type.startswith("text/"):
+                        # Handle plain text input
+                        with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
+                            user_text += "\n" + f.read()
+
+                    elif mime_type == "application/pdf" or file_path.lower().endswith(".pdf"):
+                        # Handle PDF input
+                        try:
+                            with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
+                                pdf_text = "\n".join(page.extract_text() or "" for page in pdf.pages)
+                                user_text += "\n" + pdf_text
+                        except Exception as e:
+                            user_text += f"\n(Kunde inte läsa PDF: {e})"
+
+                    else:
+                        # Unsupported file types
+                        user_text += "\n(Filtypen stöds inte ännu.)"
+                except Exception as e:
+                    user_text += "\nFel vid läsning av fil {file_path}: {e}"
+
+    else:
+        user_text = inputs.lower()
+    
+    # special greetings from example file
+    if user_text=="hej":
+        yield "Hej, jag är din livsmedelsexpert. Vad kan jag hjälpa dig med?"
+        return
+    elif "hejdå" in user_text:
+        yield "Hejdå! Ha en fortsatt trevlig dag :)"
+        return
+
+    history_text = "Fortsätt konversationen.\n\n"
+    for user_msg, bot_msg in history:
+        history_text += f"Användare: {user_msg}\nAssistent: {bot_msg}\n"
+
+    # Add context from RAG if any text has been inputted by the user
+    if len(user_text) > 0:
+        context = db.similarity_search(user_text, k=5)
+        history_text += "\n\n" + "Kontext:\n" + "".join([chunk.page_content + "\n Source: " + chunk.metadata["source"] for chunk in context]) + "\n"
+
+    # Add latest user input
+    history_text += f"Användare: {user_text}\nAssistent:"
+    
+    contents = []
+    if len(user_images) > 0:
+        contents.extend(user_images)
+
+    contents.append(history_text)
+
+    try:
+        gemini_stream = client.models.generate_content_stream(
+            model=default_model,
+            contents=contents,
+            config=types.GenerateContentConfig(
+                temperature=0.0,
+                max_output_tokens=2000,
+                system_instruction="Du är en livsmedelsexpert med djup kunskap inom Sveriges och EUs lagar kring livsmedel.\
+                      Besvara användarens frågor enligt kontexten, ta hänsyn till alla filer som användaren tillhandahåller.\
+                          Var artig och pedagogisk. OM några förordningar finns med i kontexten SÅ avsluta varje meddelande med en lista av de relevanta förordningarna.",
+                thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0),
+                safety_settings=[
+                    types.SafetySetting(
+                        category="HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
+                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+                    ),
+                    types.SafetySetting(
+                        category="HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
+                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+                    ),
+                    types.SafetySetting(
+                        category="HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
+                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+                    ),
+                    types.SafetySetting(
+                        category="HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
+                        threshold="BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
+                    )
+                ]
+            )
+        )
+
+        # Yield chunks for live updates
+        partial_response = ""
+        for chunk in gemini_stream:
+            if chunk.text:
+                partial_response += chunk.text
+                yield partial_response
+                
+
+    except Exception as e:
+        # Handle streaming failure without crashing the chatbot
+        yield "Ursäkta, ett fel uppstod! Kan du upprepa dig snälla!"
+        return
+    
+with gr.Blocks(
+    fill_height=True, 
+    css="""
+        /* Colors commonly used on the website of livsmedelsverket and the kontrollwiki
+        orange-crayola: #f2712e;
+        white: #ffffff;
+        van-dyke: #4c3d38;
+        verdigris: #6cacad;
+        dark-cyan: #2a898b;
+        */
+
+        /* Top title */
+        .title {
+            text-align: center;
+            color: #f2712e;
+            font-size: 60px;
+            font-weight:bold;
+        }
+        
+        /* Title text */
+        .gradio-container .prose h1 {
+            color: #f2712e !important;
+        }
+
+        /* Whole app background */
+        .gradio-container {
+            background-color: #6cacad !important;
+        }
+
+        #chat-bot .multimodal-textbox textarea {
+            background-color: #ffffff;
+            color: #4c3d38;
+            border: 2px solid #6cacad;
+            border-radius: 8px;
+            padding: 6px;
+        }
+        #info-box .info-container {
+            background-color: #f8b88b;
+            color: #ffffff;
+            padding: 12px;
+            border: 2px solid #f2712e;
+            border-radius: 10px ;
+        }
+
+        #info-box h3 {
+            color: #f2712e !important;
+        """) as demo:
+    gr.HTML(
+        """
+        <div class="title">FoodLex</div>
+        """
+        )
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=3):
+            with gr.Group(elem_id="chat-bot"):
+                chatbot = gr.ChatInterface(
+                fn=response_stream,
+                chatbot=gr.Chatbot(height=600),
+                multimodal=True,
+                textbox=gr.MultimodalTextbox(
+                    placeholder="Fråga mig något, så hjälper jag dig!",  
+                    file_count="multiple"),
+                title="Din livsmedelsexpert",
+                )
+        with gr.Column(scale=1):
+            with gr.Group(elem_id="info-box"):
+                gr.HTML(
+                    """
+                    <div class="info-container">
+                        <h3>Viktig information</h3>
+                            <p>Hej kära användare! Jag är din AI-livsmedelsexpert, här för att hjälpa dig med frågor kring livsmedel och relaterade lagar i Sverige och EU.<br><br>  
+                        Trots min expertis kan jag ibland göra misstag, så tveka inte att dubbelkolla viktig information. Jag hämtar kontext från konsoliderade 
+                        versioner av EU-lagar fram till september 2025, så för de allra senaste uppdateringarna rekommenderar jag att du konsulterar officiella 
+                        källor såsom EUR-Lex eller experter inom området.<br><br>  
+                        Tack för att du använder vår tjänst!</p>
+                    </div>
+                    """
+                )
+
+if __name__ == "__main__":
+
+    demo.launch(share=False)