Update app.py

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 import gradio as gr
 
+def greet(name):
+    return "Hello " + name + "!!"
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown(
-        """
-        # Bundesagentur für Arbeit - Demo zur automatisierten E-Mail Klassifizierung
-        Diese Demo verwendet künstliche Intelligenz, um automatisiert die Ansicht einer E-Mail zu klassifizieren und an die entsprechende Stelle weiterzuleiten.
-        """
-    )    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("## Eingabe der E-Mail")
-            subject_textbox = gr.Textbox(placeholder="Bitte hier ihren Betreff eingeben...", label="E-Mail Betreff")
-            gr.Row()
-            body_textbox = gr.Textbox(placeholder="Bitte hier ihre E-Mail eingeben...", label="E-Mail Inhalt")
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("## Ergebnis der E-Mail Klassifizierung")
-            output_full_label = gr.Label(label="Gesamtklassifizierung", num_top_classes=5, show_label=False)
-            with gr.Row():
-                output_subject_label = gr.Textbox(label="Klassifizierung - Betreff")
-                output_body_label = gr.Textbox(label="Klassifizierung - E-Mail")
-            output_ner_text = gr.HighlightedText(label="Named Entity Recognition")
-    btn_submit = gr.Button(value="Ausführen")
-    btn_submit.click(perform_prediction, inputs=[subject_textbox, body_textbox], outputs=[output_full_label, output_subject_label, output_body_label, output_ner_text])
-    btn_clear = gr.Button(value="Zurücksetzen")
-    btn_clear.click(
-        lambda: [c.update(value=None) for c in [subject_textbox, body_textbox, output_full_label, output_subject_label, output_body_label, output_ner_text]],
-        inputs=[],
-        outputs=[subject_textbox, body_textbox, output_full_label, output_subject_label, output_body_label, output_ner_text]
-    )
-    gr.Examples(examples=examples, inputs=[subject_textbox, body_textbox], label="Beispiele")
+iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
+iface.launch()