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@@ -40,11 +40,17 @@ prompt_template_text = """
 """
 
 recorte = """
-PRIMERA.- Que los hechos descritos en la denuncia no se corresponden con la realidad de lo
-sucedido, por lo que los niego expresamente. La carga de la prueba corresponde al órgano instructor
-del procedimiento, en virtud del principio de presunción de inocencia recogido en el art.24 de la
-Constitución Española y en el art. 53 de la Ley 39/2015 de 1 de Octubre del Procedimiento
-Administrativo Común de las Administraciones Públicas.
+    SEGUNDA.- Que como consecuencia de lo manifestado con anterioridad, intereso la apertura del
+    periodo de prueba, conforme al el art. 13 del Real Decreto 320/1994 en relación con los arts. 77 y 78
+    de la Ley 39/2015 y propongo la práctica de los medios de prueba, conforme a lo dispuesto en el 13.1
+    del RD. 320/1994, que esta parte considera imprescindibles para poder ejercer su derecho a la
+    defensa, con expresa petición de la notificación de su resultado y sin perjuicio de que una vez recibidas
+    pueda realizar cuantas alegaciones estime pertinentes, que se deja interesada como sigue:
+
+    A- Documental, para que se incorpore al expediente INFORME DEL AGENTE DENUNCIANTE
+    relativo a las circunstancias de la presunta infracción, con expresión en concreto de su consideración
+    acerca de la relación entre la conducta del presunto infractor y su determinación como infracción
+    tipificada
 """
 
 def format_prompt(message):
@@ -72,8 +78,8 @@ def generate(prompt):
 
 def process_input(text, rag, prompt_template):
 
-    if not(rag):
-        rag_text = " "
+    #if not(rag):
+    #    rag_text = " "
     #if not(prompt_template):
     #    prompt_template_text = " "
     
@@ -127,7 +133,10 @@ def create_interface():
     examples = [
         [recorte, False, True]
     ]
-        
+
+    HF_TOKEN = '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'
+    hf_writer = gr.HuggingFaceDatasetSaver(HF_TOKEN, "MistralAI")
+
     # Creamos la interfaz
     iface = gr.Interface(
         fn=fn,
@@ -135,6 +144,7 @@ def create_interface():
         outputs=[output_text, classification_types_checkboxes],
         examples=examples,
         allow_flagging="manual",
+        flagging_callback=HuggingFaceDatasetJSONSaver(),
         flagging_options=["👍", "👎"]
     )