Update app.py

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@@ -9,10 +9,18 @@ def generate_response(user_message):
        if not user_message.strip():
            return "Por favor, escribe una pregunta para que pueda ayudarte."
        
+       # Detectar si es un saludo simple
+       saludos = ["hola", "buenos días", "buenas", "saludos", "hey", "qué tal", "como estás"]
+       if user_message.lower().strip() in saludos:
+           return "¡Hola! Soy BITER, tu mentor de negocios. ¿En qué puedo ayudarte hoy? Puedes preguntarme sobre estrategia, marketing, financiación o desarrollo de producto."
+       
        # Cargar el prompt del sistema
        with open("prompt.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
            system_prompt = f.read().strip()
        
+       # Añadir instrucciones para respuestas concisas
+       system_prompt += "\n\nIMPORTANTE: Tus respuestas deben ser concisas (máximo 3-4 párrafos). Evita listas largas y sé directo. Adapta la longitud de tu respuesta a la complejidad de la pregunta."
+       
        # Configurar la solicitud a DeepInfra
        api_key = os.environ.get("DEEPINFRA_API_KEY", "")
        if not api_key:
@@ -31,9 +39,9 @@ def generate_response(user_message):
        
        # Usar un modelo que sí está disponible en DeepInfra
        data = {
-           "model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",  # Modelo disponible en DeepInfra
+           "model": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
            "messages": messages,
-           "max_tokens": 500,
+           "max_tokens": 300,  # Reducido para respuestas más cortas
            "temperature": 0.7,
            "top_p": 0.9
        }