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app.py

@@ -2,16 +2,33 @@ from backend import handle_query
 import gradio as gr
 
 
-with gr.Blocks(css=".gradio-container {background-color: #B9D9EB}") as iface:
-    gr.ChatInterface(
+DESCRIPTION = """\
+# Odi, l'assistente ricercatore degli Osservatori
+
+👉 Retrieval-Augmented Generation - Ask me anything about the research carried out at the Osservatori.
+"""
+
+
+chat_interface =gr.ChatInterface(
         fn=handle_query, 
-        title="Odi, l'assistente ricercatore degli Osservatori",
-        description="Retrieval-Augmented Generation - Ask me anything about the research carried out at the Osservatori.",
         chatbot=gr.Chatbot(height=400),
-        textbox=gr.Textbox(placeholder="Chiedimi qualasiasi cosa relativa agli Osservatori", container=False, scale=7)
-        
-    )
+        textbox=gr.Textbox(placeholder="Chiedimi qualasiasi cosa relativa agli Osservatori", container=False, scale=7),
+        examples=[
+        ["Ciao, in cosa puoi aiutarmi?"],
+        ["Ciao, in cosa consiste un piatto di spaghetti?"],
+        ["Ciao, quali sono le aziende che hanno iniziato ad integrare le stablecoins? Fammi un breve sommario."],
+        ["Spiegami la differenza tra mondi virtuali pubblici o privati"],
+        ["Trovami un esempio di progetto B2B"],
+        ["Quali sono le regole europee sui bonifici istantanei?"],
+    ])
 
+    
+with gr.Blocks(css=".gradio-container {background-color: #B9D9EB}", fill_height=True) as demo:
+    gr.Markdown(DESCRIPTION)
+    gr.DuplicateButton(value="Duplicate Space for private use", elem_id="duplicate-button")
+    chat_interface.render() 
+    
 if __name__ == "__main__":
     progress = gr.Progress(track_tqdm=True)
-    iface.launch(debug=True)
+    demo.queue(max_size=20).launch()
+       

backend.py

@@ -65,16 +65,17 @@ def handle_query(query_str, chat_history) -> Iterator[str]:
         
         chat_engine = index.as_chat_engine(
         chat_mode="condense_plus_context",
-        similarity_top_k=3, 
-        response_mode="tree_summarize",
         memory=memory,
+        #similarity_top_k=3, 
+        response_mode="tree_summarize",
+       
         
         context_prompt = (
         "Sei un assistente Q&A italiano di nome Odi, che risponde solo alle domande o richieste pertinenti in modo preciso."
         " Quando un utente ti chiede informazioni su di te o sul tuo creatore puoi dire che sei un assistente ricercatore creato dagli Osservatori Digitali e fornire gli argomenti di cui sei esperto."
-        "Ecco i documenti rilevanti per il contesto:\n"
-        "{context_str}"
-        "\nIstruzione: Usa la cronologia delle chat precedenti, o il contesto sopra, per interagire e aiutare l'utente."
+        #"Ecco i documenti rilevanti per il contesto:\n"
+        #"{context_str}"
+        #"\nIstruzione: Usa la cronologia delle chat precedenti, o il contesto sopra, per interagire e aiutare l'utente."
           )
 
         )