Update app.py

app.py

@@ -2,21 +2,16 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
 
 # ---------------------------
-# CONFIGURACIÓN DEL MODELO
+# MODELO FLAN-T5
 # ---------------------------
 model_name = "google/flan-t5-small"
-
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
 
-qa_pipeline = pipeline(
-    "text2text-generation",
-    model=model,
-    tokenizer=tokenizer
-)
+qa_pipeline = pipeline("text2text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
 
 # ---------------------------
-# CARGAR CV
+# CARGAR CV RESUMIDO
 # ---------------------------
 with open("cv.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
     cv_text = f.read()
@@ -26,11 +21,11 @@ with open("cv.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
 # ---------------------------
 def answer_question(question):
     prompt = (
-        f"Usa SOLO la información del CV proporcionado para responder la pregunta. "
+        f"Usa solo la información de este CV resumido para responder. "
         f"En español, primera persona, breve y profesional. No inventes datos.\n\n"
         f"Pregunta: {question}\n\nCV:\n{cv_text}"
     )
-    response = qa_pipeline(prompt, max_length=300, do_sample=False)
+    response = qa_pipeline(prompt, max_length=200, do_sample=False)
     return response[0]['generated_text']
 
 # ---------------------------
@@ -38,45 +33,39 @@ def answer_question(question):
 # ---------------------------
 with gr.Blocks() as demo:
 
+    # Imagen inicial
+    gr.Image(value="marianobot.png", interactive=False)
+
     # Título del chat
     gr.Markdown("## 🤖 MarianoBot – ¡Descubre y pregunta todo lo que quieras!")
 
-    # Imagen + saludo inicial
+    # Chatbot con saludo inicial
     chatbot = gr.Chatbot(
         value=[
-            [
-                None,
-                "![MarianoBot](file/marianobot.png)\n\n👋 ¡Hola! Soy MarianoBot y estoy listo para que me preguntes."
-            ]
-        ],
-        label="Chat de Mariano"
+            [None, "¡Hola! ¡Pregúntame para conocer más sobre mí!"]
+        ]
     )
 
     # Entrada de texto
     question_input = gr.Textbox(
         label="Escribe tu pregunta...",
-        placeholder="Pregunta sobre mi experiencia, habilidades o trayectoria"
+        placeholder="Pregunta sobre mi experiencia, habilidades o trayectoria",
+        lines=1
     )
 
-    # Botones de preguntas frecuentes (opcionales)
-    with gr.Row():
-        btn1 = gr.Button("¿Cuántos años de experiencia tienes en marketing?")
-        btn2 = gr.Button("¿Cuál es tu experiencia en SEO y SEM?")
-        btn3 = gr.Button("Háblame de tus hobbies")
+    # Botón enviar en color naranja
+    submit_button = gr.Button("Hacer pregunta")
+    submit_button.style(button_color="#F89651")
 
-    # Función para actualizar chatbot
+    # Función para actualizar el chatbot
     def submit_question(user_input, history):
         answer = answer_question(user_input)
         history = history + [[user_input, answer]]
         return history, ""
 
-    # Conectar la entrada de texto
+    # Conectar la entrada de texto y el botón
     question_input.submit(submit_question, [question_input, chatbot], [chatbot, question_input])
-
-    # Conectar botones de ejemplo
-    btn1.click(lambda: submit_question("¿Cuántos años de experiencia tienes en marketing?", chatbot.value), None, [chatbot, question_input])
-    btn2.click(lambda: submit_question("¿Cuál es tu experiencia en SEO y SEM?", chatbot.value), None, [chatbot, question_input])
-    btn3.click(lambda: submit_question("Háblame de tus hobbies", chatbot.value), None, [chatbot, question_input])
+    submit_button.click(submit_question, [question_input, chatbot], [chatbot, question_input])
 
 # ---------------------------
 # INICIAR INTERFAZ