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@@ -39,6 +39,11 @@ context_map = {
     "wikitext": "Dom: Enciclopedia | Estilo: Conocimiento general",
     "math": "Dom: Matemáticas | Estilo: Problema matemático",  # Agregar problemas de matemáticas
     "empathetic_dialogues": "Dom: Psicología | Estilo: Apoyo emocional",  # Para el comportamiento emocional
+    "math_advanced": "Dom: Matemáticas Avanzadas | Estilo: Trigonometría y Cálculo",  # Dataset de matemáticas avanzadas
+    "programming": "Dom: Programación | Estilo: Resolución de código",  # Dataset para programación
+    "social_sciences": "Dom: Ciencias Sociales | Estilo: Preguntas sobre historia y geografía",  # Dataset de sociales
+    "economics": "Dom: Economía | Estilo: Problemas económicos y teorías",  # Dataset de economía
+    "health": "Dom: Salud | Estilo: Información médica y de salud",  # Dataset de salud
 }
 
 # Detectar idioma automáticamente
@@ -49,7 +54,7 @@ def detect_language(text):
         return "en"  # Si no se puede detectar, se asume inglés
 
 # Generación de texto (si se solicita un cuento, por ejemplo)
-def generate_text(prompt, max_length=2048):
+def generate_text(prompt, max_length=100):
     output = generator(prompt, max_length=int(max_length), num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
     return output
 
@@ -75,6 +80,18 @@ def process_input(user_input):
     # Si la entrada es una pregunta, usaremos un modelo de Preguntas y Respuestas
     if '?' in user_input:
         context = "Este es un contexto general. Puedo responder preguntas específicas sobre cine, ciencia, o emociones."
+        
+        # Identificar tipo de pregunta (matemáticas, programación, etc.)
+        if "matemática" in user_input.lower() or "cálculo" in user_input.lower() or "trigonometría" in user_input.lower():
+            context = "Dom: Matemáticas Avanzadas | Estilo: Trigonometría y Cálculo. Ejemplo: ¿Cuál es la derivada de x^2?"
+        elif "programación" in user_input.lower():
+            context = "Dom: Programación | Estilo: Resolución de código. Ejemplo: ¿Cómo se resuelve un bucle en Python?"
+        elif "historia" in user_input.lower() or "geografía" in user_input.lower():
+            context = "Dom: Ciencias Sociales | Estilo: Preguntas sobre historia y geografía. Ejemplo: ¿Quién fue Sócrates?"
+        elif "economía" in user_input.lower():
+            context = "Dom: Economía | Estilo: Problemas económicos y teorías. Ejemplo: ¿Qué es la inflación?"
+        elif "salud" in user_input.lower():
+            context = "Dom: Salud | Estilo: Información médica y de salud. Ejemplo: ¿Qué es la diabetes?"
         answer = answer_question(user_input, context)
         return answer
     elif "math" in user_input.lower():
@@ -83,11 +100,11 @@ def process_input(user_input):
     elif "cuento" in user_input.lower():
         # Si el usuario solicita un cuento
         prompt = "Había una vez, en un reino lejano..."
-        return generate_text(prompt, max_length=500)
+        return generate_text(prompt, max_length=200)
     elif "emoción" in user_input.lower():
         # Si es una solicitud de apoyo emocional
         context = "Dom: Psicología | Estilo: Apoyo emocional. ¿Cómo te sientes hoy?"
-        return generate_text(context + " Estoy aquí para apoyarte", max_length=2048)
+        return generate_text(context + " Estoy aquí para apoyarte", max_length=100)
     else:
         return "No entiendo la solicitud, por favor intenta preguntar algo más específico."