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import gradio as gr
from datasets import load_dataset
# Carga el modelo
model = gr.load("models/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
# Carga el split de entrenamiento del dataset
train_dataset = load_dataset("yannelli/laravel-11-qa", split="train")
# Inspecci贸n opcional para verificar la estructura
print(train_dataset[0])
# Funci贸n para procesar las entradas del chatbot
def chatbot(input_text):
# Reemplaza "content" con la clave correcta seg煤n la inspecci贸n
relevant_docs = [
doc["text"] for doc in train_dataset
if input_text.lower() in doc["text"].lower()
]
# Respuesta del modelo
model_response = model(input_text)
# Construye la respuesta personalizada
if relevant_docs:
additional_info = "\n\n".join(relevant_docs[:3]) # Limita a 3 documentos relevantes
return f"{model_response}\n\nDocumentaci贸n relevante:\n{additional_info}"
else:
return model_response
# Lanza la aplicaci贸n con Gradio
gr.Interface(fn=chatbot, inputs="text", outputs="text").launch()
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