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+import gradio as gr
+import pandas as pd
+
+# 1. Cargamos tu dataset (sustituye por la URL de tu archivo v0.7 si es necesario)
+url = "https://huggingface.co/datasets/jamalinu/tarifit-catalan-public-services/resolve/main/tarifit_corpus_v0.7_trilingual.jsonl"
+df = pd.read_json(url, lines=True)
+
+def search(query):
+    if not query:
+        return "Escribe algo para buscar..."
+    
+    # Buscamos en las columnas de Español y Catalán
+    results = df[
+        df['translation_es'].str.contains(query, case=False, na=False) | 
+        df['translation_cat'].str.contains(query, case=False, na=False)
+    ]
+    
+    if results.empty:
+        return "No se han encontrado frases con esa palabra."
+    
+    # Formateamos la respuesta
+    output = ""
+    for _, row in results.head(5).iterrows():
+        output += f"**Tarifit:** {row['text_rif']}\n"
+        output += f"**Català:** {row['translation_cat']}\n"
+        output += f"**Español:** {row['translation_es']}\n"
+        output += f"--- \n"
+    return output
+
+# 2. Creamos la interfaz
+demo = gr.Interface(
+    fn=search,
+    inputs=gr.Textbox(label="Busca una frase (ej: matrícula, hospital, hola)"),
+    outputs=gr.Markdown(label="Resultados en Tarifit"),
+    title="Trilingual Tarifit Assistant",
+    description="Buscador inteligente para servicios públicos en Tarifit, Catalán y Español."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()