Update app.py

app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import os
 import google.generativeai as genai
 from flask import Flask, request, jsonify
 from flask_cors import CORS
-from google.generativeai.types import ToolConfig, GoogleSearchRetrieval  # Neue Imports
+from google.generativeai import protos
 
 app = Flask(__name__)
 CORS(app)
@@ -10,29 +10,48 @@ CORS(app)
 # --- Konfiguration & Gemini Initialisierung ---
 GOOGLE_API_KEY = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")
 if not GOOGLE_API_KEY:
-    raise ValueError("GOOGLE_API_KEY nicht gesetzt!")
+    raise ValueError("GOOGLE_API_KEY nicht gesetzt! Bitte als HF Space Secret hinterlegen.")
 
 genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
 
-# Korrekte Tool-Konfiguration für Gemini 2.0+
+# Korrekte Tool-Initialisierung für Google Search
+search_tool = protos.Tool(
+    google_search_retrieval=protos.Tool.GoogleSearchRetrieval(
+        disable_attribution=False,
+        max_return_results=3
+    )
+)
+
 model = genai.GenerativeModel(
     'gemini-1.5-pro',
-    tools=[
-        ToolConfig(
-            google_search_retrieval=GoogleSearchRetrieval(
-                disable_attribution=False,
-                max_records=5
-            )
-        )
-    ],
-    system_instruction="Du bist Moejra... (deine Systemanweisung)"
+    tools=[search_tool],
+    system_instruction="Du bist Moejra, eine hilfsbereite KI-Lernbegleitung. Antworte im unterstützenden Stil und nutze Webrecherche bei Unsicherheiten. Generiere bei Bildanfragen explizit ein Bild."
 )
 
 chat = model.start_chat(history=[])
 
-# --- Wissensdatenbank (RAG) Funktion unverändert ---
+# --- Wissensdatenbank (RAG) Funktion ---
 def retrieve_info_from_kb(query):
-    ... # Deine existierende RAG-Logik
+    relevant_text = []
+    knowledge_base_dir = "knowledge_base"
+    
+    if not os.path.exists(knowledge_base_dir):
+        return ""
+
+    query_keywords = [word.lower() for word in query.split() if len(word) > 2]
+
+    for filename in os.listdir(knowledge_base_dir):
+        if filename.endswith(".txt"):
+            filepath = os.path.join(knowledge_base_dir, filename)
+            try:
+                with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
+                    content = f.read()
+                    if any(keyword in content.lower() for keyword in query_keywords):
+                        relevant_text.append(content)
+            except Exception as e:
+                print(f"Dateilesefehler: {e}")
+
+    return "\n---\n".join(relevant_text) if relevant_text else ""
 
 # --- API-Endpunkt für den Chat ---
 @app.route('/chat', methods=['POST'])
@@ -41,24 +60,45 @@ def handle_chat():
     if not user_input:
         return jsonify({"error": "Kein Text übermittelt"}), 400
 
-    kb_info = retrieve_info_from_kb(user_input)
-    
-    prompt_parts = [f"Nutzerfrage: {user_input}"]
-    if kb_info:
-        prompt_parts.append(f"Kontext: {kb_info}")
-    
     try:
+        # RAG-Phase
+        kb_info = retrieve_info_from_kb(user_input)
+        
+        # Prompt-Konstruktion
+        prompt_parts = [
+            f"Nutzeranfrage: {user_input}",
+            f"Kontext aus Wissensdatenbank:\n{kb_info}" if kb_info else "Kein relevanter Kontext gefunden",
+            "Antworte im unterstützenden Moejra-Stil. Bei Unsicherheiten recherchiere im Web."
+        ]
+
+        # Gemini-Abfrage
         response = chat.send_message("\n".join(prompt_parts))
+        
+        # Antwortverarbeitung
+        response_text = ""
+        image_data = []
+        
+        for part in response.candidates[0].content.parts:
+            if part.text:
+                response_text += part.text
+            if hasattr(part, 'image'):
+                img_data = part.image.data
+                if hasattr(img_data, 'mime_type') and hasattr(img_data, 'data'):
+                    image_data.append({
+                        "mime": img_data.mime_type,
+                        "data": f"data:{img_data.mime_type};base64,{img_data.data}"
+                    })
+
         return jsonify({
-            "response_text": response.text,
-            "image_urls": [part.image.base64 for part in response.parts if hasattr(part, 'image')]
+            "text": response_text.strip(),
+            "images": image_data
         })
-    
+
     except Exception as e:
-        print(f"Fehler: {str(e)}")
+        print(f"API-Fehler: {str(e)}")
         return jsonify({
-            "response_text": "🤖 Temporärer Fehler, bitte versuche es später erneut.",
-            "image_urls": []
+            "text": "😞 Entschuldige, ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten. Bitte versuche es später erneut.",
+            "images": []
         }), 500
 
 if __name__ == '__main__':