Update app.py

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@@ -2,34 +2,37 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# Cargar el modelo y el tokenizador
+# Modelo pequeño en español
 model_name = "datificate/gpt2-small-spanish"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-# Respuestas fijas para intenciones comunes
+# Respuestas fijas (intenciones frecuentes)
 RESPUESTAS_FIJAS = {
-    "hola": "¡Hola! 😊 ¿En qué puedo ayudarte hoy?",
+    "hola": "¡Hola! 😊 Bienvenido a la biblioteca PUCEI. ¿En qué puedo ayudarte?",
     "horario": "Nuestro horario es de lunes a viernes de 08:00 a 20:00, y sábados de 08:00 a 13:00.",
-    "requerimiento": "¿Podrías especificar el tipo de requerimiento que tienes? Estoy aquí para ayudarte.",
+    "requerimiento": "Por favor, indica el tipo de requerimiento que deseas realizar.",
+    "libros": "Puedes consultar los libros disponibles en nuestra biblioteca desde el catálogo en línea.",
+    "ubicación": "La biblioteca PUCEI se encuentra en la sede principal, edificio central.",
+    "contacto": "Puedes contactarnos al correo biblioteca@pucei.edu.ec o al teléfono (06) XXX-XXXX.",
 }
 
 def chatbot_hibrido(message, history):
     msg_lower = message.lower()
 
-    # Verificar si hay una respuesta fija
+    # Revisar si hay respuesta fija
     for key, respuesta in RESPUESTAS_FIJAS.items():
         if key in msg_lower:
             history.append((message, respuesta))
             return "", history
 
-    # Si no hay respuesta fija, usar el modelo GPT-2
+    # Si no hay respuesta fija → usar modelo GPT-2 como complemento
     prompt = f"Tú eres un asistente virtual de la biblioteca PUCEI. Responde de manera breve y clara.\nUsuario: {message}\nBot:"
     input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
 
     output_ids = model.generate(
         input_ids,
-        max_length=50,
+        max_length=40,   # límite para que no divague
         do_sample=True,
         top_k=20,
         top_p=0.9,
@@ -39,6 +42,7 @@ def chatbot_hibrido(message, history):
     history.append((message, response))
     return "", history
 
+# Interfaz Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## 🤖 Chatbot Biblioteca PUCEI (Híbrido, Español)")
     chatbot_ui = gr.Chatbot()