import gradio as gr
from google import genai
from google.genai import types
import os

# Funktion zur Verarbeitung des PDFs
def extract_text_from_pdf(pdf_file):
    # 1. API Key aus den Hugging Face Secrets laden
    api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
    
    if not api_key:
        return "Fehler: 'GOOGLE_API_KEY' wurde nicht in den Hugging Face Secrets gefunden."
    
    # 2. Client initialisieren
    client = genai.Client(api_key=api_key)
    
    try:
        # 3. Datei hochladen (file= Parameter verwenden)
        uploaded_file = client.files.upload(file=pdf_file)
        print(f"{uploaded_file=}")
        
        # 4. Inhalt generieren (Datei + Prompt)
        response = client.models.generate_content(
            #model='gemini-flash-latest',
            model='gemini-2.5-flash-lite',
            contents=[
                uploaded_file,
                "\n\n",
                "Extract text from this PDF and return the original extracted text without any comments"
            ]
        )
        
        # 5. Aufräumen: Datei bei Google löschen
        try:
            client.files.delete(name=uploaded_file.name)
        except:
            pass  # Ignorieren, falls Löschen fehlschlägt
        
        return response.text
    
    except Exception as e:
        return f"Ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten: {str(e)}"

# Gradio Interface Definition
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 📄 PDF Text Extraktor (Gemini Flash)")
    gr.Markdown("Lade ein PDF hoch. Gemini 2.0 Flash extrahiert den Text basierend auf dem Prompt.")
    
    with gr.Row():
        # Input: Datei (type='filepath' übergibt den Pfad zur temporären Datei)
        input_file = gr.File(label="PDF hier ablegen", file_types=[".pdf"], type="filepath")
    
    with gr.Row():
        # Button zum Starten
        submit_btn = gr.Button("Text extrahieren", variant="primary")
    
    with gr.Row():
        # Output: Textbox
        output_text = gr.Textbox(label="Extrahierter Text", lines=20, show_copy_button=True)
    
    # Event Listener
    submit_btn.click(
        fn=extract_text_from_pdf,
        inputs=input_file,
        outputs=output_text
    )

# App starten
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()