Update the layout

app.py

@@ -6,8 +6,10 @@ def update(name='default text'):
 
 
 with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown('# Asistente de aprendizaje')
+    gr.Markdown("## Obtener el texto")
     gr.Markdown(
-        "Introduzca la URL que tiene el contenido sobre el cual desea aprender.")
+        "Esta tarea consiste en extraer el contenido de texto de una página web a partir de una URL proporcionada. El texto obtenido puede ser utilizado para aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural.")
     with gr.Column():
         with gr.Row():
             inp_url = gr.Textbox(placeholder="URL",
@@ -17,12 +19,16 @@ with gr.Blocks() as demo:
         btn_extract_text.click(fn=update, inputs=inp_url, outputs=out_url_text)
 
     # Summary section
+    gr.Markdown("## Elaborar resumen")
+    gr.Markdown("En esta tarea se busca condensar el contenido del texto obtenido en la tarea anterior en un resumen breve y coherente. El resumen puede ser útil para tener una idea general del contenido del texto sin tener que leer todo el contenido.")
     gr.Markdown("Puede obtener un resumen del texto extraído.")
     btn_summarize = gr.Button("Elaborar resumen")
     out_summary = gr.Textbox(label="Resumen")
     btn_summarize.click(fn=update, inputs=out_url_text, outputs=out_summary)
 
     # Question generation section
+    gr.Markdown("## Evalúa tu conocimiento")
+    gr.Markdown("Esta tarea implica utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para generar preguntas relacionadas con el contenido del texto. Las preguntas pueden ayudar a entender mejor el contenido del texto y a identificar los principales temas y conceptos.")
     gr.Markdown(
         "Evalúe su conocimiento respondiendo preguntas generadas a partir de diferentes partes del texto extraído.")
     with gr.Row():
@@ -37,11 +43,13 @@ with gr.Blocks() as demo:
             btn_question_gen.click(fn=update, outputs=out_question_answer)
 
     # Question and answering
+    gr.Markdown("## Pregunta sobre el texto")
+    gr.Markdown("En esta tarea se busca identificar las preguntas del usuario que puedan ser respondidas utilizando el texto obtenido previamente. Se utiliza un modelo de procesamiento de lenguaje natural para identificar la respuesta adecuada en el texto y proporcionarla al usuario.")
     gr.Markdown("Haz preguntas sobre el contenido...")
     inp_qna = gr.Textbox(placeholder="Escriba su pregunta aquí",
                          show_label=False)
     btn_qna = gr.Button("Responder")
-    out_qna = gr.Textbox()
+    out_qna = gr.Textbox(show_label=False)
     btn_qna.click(fn=update, inputs=inp_qna, outputs=out_qna)
 
 demo.launch()