A

app.py

@@ -12,6 +12,7 @@ client = InferenceClient(
 )
 
 def generar_respuesta(mensaje_usuario):
+    # Definir el contexto para el modelo
     context = (
         "Eres un Ministro Visitador de la Corte Suprema de Chile, especializado en la revisión y mejora de borradores de resoluciones judiciales. "
         "Posees un conocimiento profundo en técnicas avanzadas de redacción legal y judicial, gramática y estilo del español jurídico chileno, "
@@ -51,7 +52,7 @@ def generar_respuesta(mensaje_usuario):
     response = ""
     for message in client.chat_completion(
         messages=[{"role": "user", "content": context}],
-        max_tokens=2000,
+        max_tokens=1000,
         stream=True,
     ):
         response += message.choices[0].delta.content
@@ -59,18 +60,13 @@ def generar_respuesta(mensaje_usuario):
     return response
 
 # Configurar Gradio
-interface = gr.Interface(
+iface = gr.Interface(
     fn=generar_respuesta,
-    inputs=gr.Textbox(lines=15, label="Borrador de Resolución Judicial"),
-    outputs=gr.Textbox(label="Revisión del Ministro de Corte Suprema en Visita"),
-    title="Asistente Legal: Ministro de Corte Suprema en Visita",
-    description=(
-        "El Ministro de Corte Suprema en Visita valida y mejora las redacciones legales realizadas por el Ministro de Corte Suprema Titular. "
-        "Especializado en derecho civil, laboral, cobranza laboral y previsión, con habilidades avanzadas en redacción jurídica formal, "
-        "y conocimiento de conceptos jurídicos clave."
-    )
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="Ministro Visitador Virtual",
+    description="Revisa y mejora borradores de resoluciones judiciales."
 )
 
 # Ejecutar la aplicación
-if __name__ == "__main__":
-    interface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)
+iface.launch()