import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Modèle public GPT-2 pour réponses réalistes
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")

def respond(message, history):
    # Initialisation de l'historique
    history = history or []

    # Générer une réponse
    answer = generator(message, max_length=50, do_sample=True)[0]["generated_text"]

    # Ajouter la conversation sous forme de liste [user, bot]
    history.append([message, answer])

    # Retourner textbox vide + historique pour Gradio 3.43
    return "", history

# Créer l'interface Chat
iface = gr.ChatInterface(respond, title="Chat Demo")

# Lancer localement
iface.launch()