Update app.py

app.py

@@ -7,10 +7,11 @@ from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part, SafetySetting
 
 # Configuración global
 generation_config = {
-    "max_output_tokens": 4096,
+    "max_output_tokens": 8192,
     "temperature": 0,
     "top_p": 0.8,
 }
+
 safety_settings = [
     SafetySetting(
         category=SafetySetting.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
@@ -52,7 +53,6 @@ def parsear_con_llm_con_enumeraciones(texto_pdf: str, model: GenerativeModel) ->
       ...
     }
     """
-    # Prompt que describe el formato “Preguntas” y “RESPUESTAS”
     prompt = f"""
 Eres un parser de texto que recibe el contenido de un PDF con dos secciones:
 'Preguntas' y 'RESPUESTAS', cada una enumerada como '1.', '2)', etc.
@@ -73,7 +73,6 @@ Texto PDF:
 Devuelve solo el JSON, sin explicaciones adicionales.
 """
     part_text = Part.from_text(prompt)
-
     response = model.generate_content(
         [part_text],
         generation_config=generation_config,
@@ -105,31 +104,47 @@ def comparar_preguntas_respuestas(dict_docente: dict, dict_alumno: dict) -> str:
     return "\n".join(retroalimentacion)
 
 def revisar_examen(json_cred, pdf_docente, pdf_alumno):
+    """
+    Función convertida en generador para mostrar 'progreso' en Gradio:
+    en lugar de return final, se hace yield en varios pasos.
+    """
+    # Paso 1: Configurar credenciales
+    yield "Cargando credenciales..."
     try:
         configurar_credenciales(json_cred.name)
+
+        # Paso 2: Inicializar Vertex AI
+        yield "Inicializando Vertex AI..."
         vertexai.init(project="deploygpt", location="us-central1")
 
-        # Leer texto de ambos PDFs
+        # Paso 3: Leer texto PDF
+        yield "Extrayendo texto del PDF del docente..."
         texto_docente = extraer_texto(pdf_docente.name)
+
+        yield "Extrayendo texto del PDF del alumno..."
         texto_alumno = extraer_texto(pdf_alumno.name)
 
-        # Instanciar el modelo
+        # Paso 4: Invocar modelo
+        yield "Parseando preguntas y respuestas (Docente)..."
         model = GenerativeModel(
             "gemini-1.5-pro-001",
             system_instruction=["Eres un parser estricto."]
         )
-
-        # Parsear 'Preguntas' y 'RESPUESTAS' para docente y alumno
         dict_docente = parsear_con_llm_con_enumeraciones(texto_docente, model)
+
+        yield "Parseando preguntas y respuestas (Alumno)..."
         dict_alumno = parsear_con_llm_con_enumeraciones(texto_alumno, model)
 
-        # Comparar y generar retroalimentación
+        # Paso 5: Comparar
+        yield "Comparando respuestas..."
         feedback = comparar_preguntas_respuestas(dict_docente, dict_alumno)
 
         if len(feedback.strip()) < 5:
-            return "No se encontraron preguntas o respuestas válidas."
+            yield "No se encontraron preguntas o respuestas válidas."
+            return  # terminamos la función
 
-        # Generar resumen final
+        # Paso 6: Resumen final
+        yield "Generando resumen final..."
         summary_prompt = f"""
         Eres un profesor experto de bioquímica. Te muestro la comparación de preguntas y respuestas:
         {feedback}
@@ -143,13 +158,14 @@ def revisar_examen(json_cred, pdf_docente, pdf_alumno):
             safety_settings=safety_settings,
             stream=False
         )
-        return f"{feedback}\n\n**Resumen**\n{summary_resp.text.strip()}"
+        final_result = f"{feedback}\n\n**Resumen**\n{summary_resp.text.strip()}"
 
-    except Exception as e:
-        return f"Error al procesar: {str(e)}"
+        yield final_result
 
-import gradio as gr
+    except Exception as e:
+        yield f"Error al procesar: {str(e)}"
 
+# Interfaz Gradio
 interface = gr.Interface(
     fn=revisar_examen,
     inputs=[
@@ -157,13 +173,15 @@ interface = gr.Interface(
         gr.File(label="PDF del Docente"),
         gr.File(label="PDF Alumno")
     ],
-    outputs=gr.Markdown(),
-    title="Revisión de Exámenes con Enumeraciones",
+    # Cuando la función es un generador, definimos outputs="text" (o gr.Textbox()).
+    outputs="text",
+    title="Revisión de Exámenes con Enumeraciones (Progreso)",
     description=(
         "Sube tus credenciales, el PDF del docente y del alumno. El LLM "
         "detectará enumeraciones (1., 2), etc.) en 'Preguntas' y 'RESPUESTAS' "
-        "para armar un JSON y compararlos."
+        "y mostrará progreso a medida que avanza."
     )
 )
 
 interface.launch(debug=True)
+