Update app.py

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@@ -14,8 +14,11 @@ def vectorize_text(text):
 # Cargar el índice de Faiss
 index = faiss.read_index("faiss_train_index.index")
 
+# Establecer el umbral de similitud (puedes ajustarlo según tus necesidades)
+umbral_similitud = 0.8
+
 # Función para la predicción
-def predecir_similitud(texto, umbral):
+def predecir_similitud(texto):
     # Vectorizar el texto (usando la misma función que antes)
     texto_vectorizado = vectorize_text(texto)
 
@@ -25,23 +28,23 @@ def predecir_similitud(texto, umbral):
     similitud = 1 - D[0][0]  # Calcular similitud de coseno
 
     # Comparar con el umbral y proporcionar el resultado
-    if similitud >= umbral:
+    if similitud >= umbral_similitud:
         resultado = f"Coincidencia detectada (similitud: {similitud:.2f})"
     else:
-        resultado = f"No se detectó coincidencia (similitud: {similitud:.2f})"
+        resultado = f"No se detectó coincidencia (similitud: {similitud:.2f}")
     
     return resultado
 
-# Crear la interfaz de Gradio
+# Crear la interfaz de Gradio con un botón de "Predecir"
 iface = gr.Interface(
     fn=predecir_similitud,
-    inputs=[gr.inputs.Textbox(default="Ingrese su texto aquí"), 
-            gr.inputs.Slider(minimum=0, maximum=1, default=0.8, label="Umbral de Similitud")],
+    inputs=gr.inputs.Textbox(default="Ingrese su texto aquí"),
     outputs=gr.outputs.Textbox(),
     live=True,
     title="Detector de Coincidencias",
-    description="Ingrese un texto y ajuste el umbral de similitud para detectar coincidencias con los vectores."
+    description="Ingrese un texto y haga clic en 'Predecir' para detectar coincidencias con los vectores."
 )
 
 # Ejecutar la interfaz
 iface.launch()
+