Create semxflow_data.json

semxflow_data.json

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-{
-    "nom": "SemXFlow",
-    "description": "Agence IA pour automatiser la communication et le service client.",
-    "services": [
-        "Réponses automatiques aux clients",
-        "Email marketing assisté par IA",
-        "Support client intelligent",
-        "Gestion de la relation client"
-    ],
-    "reponses": {
-        "bonjour": "Bonjour et bienvenue chez SemXFlow ! Comment puis-je vous aider ?",
-        "quels services proposez-vous ?": "Nous offrons de l'automatisation IA pour répondre aux messages, gérer vos emails et améliorer votre relation client.",
-        "comment puis-je vous contacter ?": "Vous pouvez nous contacter via notre site web ou WhatsApp."
-    }
-}
+import gradio as gr
+from gtts import gTTS  # Google Text-to-Speech
+import json
+
+# Charger les données
+def charger_donnees():
+    try:
+        with open("semxflow_data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
+            return json.load(file)
+    except Exception as e:
+        return {"reponses": {"error": f"Erreur de chargement du fichier JSON : {e}"}}
+
+# Fonction de réponse et de parole
+def chatbot_response(message):
+    data = charger_donnees()
+    reponses = data.get("reponses", {})
+
+    # Vérifier si l'IA connaît la réponse
+    reponse = reponses.get(message.lower(), "Désolé, je ne comprends pas encore cette question.")
+    
+    # Convertir la réponse en audio avec gTTS
+    tts = gTTS(text=reponse, lang="fr")
+    tts.save("output.mp3")
+
+    return "output.mp3", reponse
+
+# Interface Gradio avec audio
+iface = gr.Interface(
+    fn=chatbot_response,
+    inputs="text",
+    outputs=["audio", "text"],  # Retourne l'audio et le texte
+    title="Chatbot SemXFlow",
+    description="Pose-moi des questions et je vais répondre (avec la voix bientôt) !"
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    iface.launch()