some langchain llm call

simple_llm_call.py

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+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
+
+
+# Charger les variables du fichier .env
+load_dotenv()
+api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
+
+# 1. Configuration de la clé API
+# Remplacez 'VOTRE_CLE_API' par votre véritable clé
+#os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = api_key
+
+def interroger_gemini(question):
+    # 2. Initialisation du modèle
+    # On choisit le modèle 'gemini-1.5-flash' pour sa rapidité
+    llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.5-flash",google_api_key=api_key)
+
+    # 3. Appel du modèle
+    print(f"Question posée : {question}")
+    reponse = llm.invoke(question)
+    
+    # Affichage du contenu de la réponse
+    return reponse.content
+
+# Test du script
+if __name__ == "__main__":
+    resultat = interroger_gemini("Quels sont les 3 avantages d'apprendre Python ?")
+    print("\nRéponse de Gemini :")
+    print(resultat)