Update app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ from transformers import LlamaForCausalLM, AutoTokenizer
 from huggingface_hub import login
 import streamlit as st
 import sys
+import re
 
 # Inicialización de Hugging Face con el token de la API desde los secretos de Streamlit
 huggingface_token = st.secrets["SECRET"]
@@ -38,7 +39,7 @@ if uploaded_file:
         input_variables=["query", "texto"],
         template=(
             "Calcular el cosine similarity score entre '{query}' y '{texto}'. "
-            "Responde con el score como un valor numérico entre 0 y 1."
+            "Responde solo con un número entre 0 y 1, sin texto adicional."
         )
     )
 
@@ -51,7 +52,7 @@ if uploaded_file:
         resultado = chain.run(prompt)
 
         # Usar expresiones regulares para extraer el puntaje de similitud
-        match = re.search(r"(\d+\.\d+)", resultado)
+        match = re.search(r"\b(0\.\d+|1\.0)\b", resultado)  # Solo números entre 0.0 y 1.0
         if match:
             score = float(match.group(1))
             return score
@@ -69,7 +70,6 @@ else:
 
 
 
-
 '''
 import pandas as pd
 from langchain.chains import LLMChain