Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ from sklearn.cluster import DBSCAN
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 import numpy as np
 import gradio as gr
+import io
 
 # Cargar el modelo de embeddings
 modelo = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
@@ -63,7 +64,12 @@ def obtener_categorias_dinamicas(frases, umbral_similitud=0.5):
         'Categorías': categorias_frases
     })
     
-    return resultados
+    # Guardar los resultados en un archivo Excel en memoria (para devolverlo en Gradio)
+    output = io.BytesIO()  # Buffer en memoria para escribir el archivo Excel
+    resultados.to_excel(output, index=False, encoding='utf-8')
+    output.seek(0)  # Volver al principio del archivo para que Gradio pueda leerlo
+
+    return output
 
 # Función para cargar y procesar el archivo Excel
 def procesar_excel(archivo):
@@ -76,7 +82,7 @@ def procesar_excel(archivo):
 iface = gr.Interface(
     fn=procesar_excel, 
     inputs=gr.File(label="Cargar archivo Excel con frases"), 
-    outputs="dataframe"
+    outputs=gr.File(label="Descargar archivo Excel codificado")  # Cambiar el output a archivo
 )
 
 iface.launch()