import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Charger les variables du fichier .env
load_dotenv()
api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")

# Initialisation du modèle
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.5-flash",google_api_key=api_key)

def expert_en_codage(concept):
    # 1. On définit un Template (le "moule" de la question)
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "Tu es un expert en programmation Python. Explique les concepts de manière simple avec un exemple de code court."),
        ("human", "Explique-moi le concept suivant : {concept}")
    ])

    # 2. On crée une "chaîne" (Chain) simple
    chain = prompt | llm

    # 3. On lance la chaîne en remplissant la variable
    reponse = chain.invoke({"concept": concept})
    
    print(reponse.content)

# Test
expert_en_codage("Les list comprehensions")