# Assistente Virtual com Gemini API (Chat de Voz e Texto)

Este projeto é um **web app de chatbot**, idealizado para ser utilizado em um totem interativo. Ele oferece uma interface moderna de conversação, com suporte a **interações por texto e voz**, utilizando as APIs do Google Gemini para:

- Processamento de linguagem natural
- Reconhecimento de fala (Speech-to-Text)
- Síntese de voz (Text-to-Speech)

---

## ✨ Funcionalidades

- **Interface de Chat Moderna**  
  Visual responsivo e estilizado com Tailwind CSS.

- **Conversa por Texto**  
  Permite enviar mensagens de texto e receber respostas geradas por IA.

- **Síntese de Voz (Text-to-Speech)**  
  Respostas são lidas com voz feminina natural utilizando a API Gemini.

- **Reconhecimento de Voz (Speech-to-Text)**  
  Permite gravar mensagens diretamente na interface, com transcrição automática e entendimento pela IA.

- **Botão de Controle de Áudio**  
  Usuário pode ativar ou desativar a reprodução de áudio com facilidade.

- **Backend Robusto em Python**  
  Servidor Flask para gerenciar a comunicação com as APIs do Gemini.

---

##  Tecnologias Utilizadas

- **Frontend**: HTML5, Tailwind CSS, JavaScript (Web Speech API para gravação e reprodução)
- **Backend**: Python 3, Flask
- **IA (Gemini API)**:  
  - `gemini-2.5-flash`: conversação multimodal (texto + áudio)  
  - `gemini-2.5-flash-preview-tts`: geração de áudio de alta qualidade  
- **Gerenciamento de Dependências**: pip (`requirements.txt`)
- **Variáveis de Ambiente**: `python-dotenv`

---

##  Instalação & Execução

### Pré-requisitos

- Python 3.8 ou superior  
- Chave da API Google Gemini (obtenha via Google AI Studio)

### Passo a Passo

```bash
# 1. Clone o repositório
git clone https://github.com/seu-usuario/nome-do-repositorio.git
cd nome-do-repositorio

# 2. Crie e ative um ambiente virtual
# No Windows:
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
# No macOS/Linux:
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# 4. Configure sua chave da API
# Crie um arquivo `.env` na raiz com:
GEMINI_API_KEY="SUA_CHAVE_API_AQUI"
Gere a API KEY caso não tenha em https://aistudio.google.com/apikey

# 5. Inicie o servidor Flask
python app.py
# O servidor será iniciado em http://127.0.0.1:5000

# 6. Abra a interface
# Navegue até `index.html` no navegador (clique duas vezes para abrir)
# Quando solicitado, permita o uso do microfone para que o chat por voz funcione corretamente