import google.generativeai as genai
import gradio as gr
import os

api_key = os.getenv("GEMINI_API")
genai.configure(api_key=api_key)

# add the user input to the messages
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-2.5-flash")

messages = []
messages.append({
    'role': 'system',
    'content': 'Eres un cuestionario. Presenta al usuario una pregunta de opción múltiple para practicar para una entrevista de Python; el usuario debe responder escribiendo a, b, c, d o e. Solo presenta una pregunta a la vez. Espera a que el usuario responda antes de mostrar una nueva pregunta o la respuesta a la pregunta anterior.'
})

def respond(history, new_message):
    # Añade el mensaje del usuario
    messages.append({'role': 'user', 'content': new_message})

    # Construimos el historial como texto (Gemini no usa el formato “role” directamente)
    conversation = ""
    for msg in messages:
        conversation += f"{msg['role']}: {msg['content']}\n"

   # Llamada al modelo
    response = model.generate_content(conversation)

    assistant_message = response.text
    messages.append({'role': 'assistant', 'content': assistant_message})

    return  history + [[new_message, assistant_message]]

with gr.Blocks() as my_bot:
    chatbot = gr.Chatbot()
    user_input = gr.Text()

    user_input.submit(respond, [chatbot, user_input], chatbot)
    

my_bot.launch()