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-title: ALIA Turismo RAG
-emoji: 🏛️
-colorFrom: blue
-colorTo: green
-sdk: gradio
-sdk_version: 4.16.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: apache-2.0
-python_version: 3.10
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-
-# 🏛️ ALIA Turismo - Asistente de Planes Estratégicos
-
-Sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) para consultas sobre planes estratégicos de turismo de la Comunidad Valenciana.
-
-## 🎯 Descripción
-
-ALIA es un asistente inteligente que combina:
-- **Salamandra 7B Instruct** - Modelo LLM open-source del Barcelona Supercomputing Center optimizado para español/catalán
-- **Qdrant** - Base de datos vectorial con 499 planes turísticos indexados
-- **Sentence Transformers** - Modelo de embeddings multilingüe
-
-## ✨ Características
-
-- 🇪🇸 **Español Nativo**: Salamandra está específicamente entrenado para español y catalán
-- 📚 **499 Documentos**: Base de conocimiento de planes turísticos reales
-- 🔍 **Búsqueda Semántica**: Encuentra información relevante automáticamente
-- ⚡ **GPU Acelerado**: Respuestas en 6-11 segundos con GPU
-
-## 🚀 Uso
-
-1. Escribe tu pregunta sobre planes turísticos
-2. ALIA buscará en 499 documentos la información relevante
-3. Recibirás una respuesta fundamentada con fuentes
-
-### Ejemplos de Preguntas
-
-- ¿Cuáles son las principales estrategias de turismo sostenible?
-- ¿Cómo se implementa la gobernanza en destinos turísticos inteligentes?
-- ¿Qué indicadores se usan para medir el éxito de los planes turísticos?
-- ¿Cuáles son las mejores prácticas de marketing digital para destinos?
-
-## 🔧 Configuración
-
-El sistema permite ajustar:
-- **Documentos a recuperar**: Cuántos documentos consultar (1-10)
-- **Umbral de relevancia**: Puntuación mínima de similitud (0-1)
-- **Tokens máximos**: Longitud de la respuesta (256-2048)
-- **Temperature**: Creatividad del modelo (0-1)
-
-## 📊 Arquitectura
-
-```
-Usuario
-   ↓
-[Pregunta]
-   ↓
-[Sentence Transformers] → Embedding
-   ↓
-[Qdrant] → Búsqueda Semántica (top 5 docs)
-   ↓
-[Salamandra 7B] → Generación de Respuesta
-   ↓
-[Respuesta + Fuentes]
-```
-
-## 🏗️ Tecnologías
-
-- **LLM**: Salamandra 7B Instruct (BSC-LT)
-- **Vector DB**: Qdrant Cloud
-- **Embeddings**: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
-- **Framework**: Gradio
-- **Hardware**: GPU (NVIDIA T4/A10G en Hugging Face Spaces)
-
-## 📝 Licencia
-
-Apache 2.0
-
-## 🔗 Enlaces
-
-- [Salamandra en Hugging Face](https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-7b-instruct)
-- [Barcelona Supercomputing Center](https://www.bsc.es/)
-- [Repositorio del Proyecto](https://github.com/tu-usuario/alia-turismo)
-
-## 👥 Créditos
-
-Desarrollado por el Barcelona Supercomputing Center (BSC) para la Comunidad Valenciana.
-
-**Modelo LLM**: Salamandra 7B Instruct
-**Datos**: 499 planes estratégicos de turismo
-**Versión**: 1.1.0
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+# 🏛️ ALIA Turismo - Asistente de Planes Estratégicos
+
+Sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) para consultas sobre planes estratégicos de turismo de la Comunidad Valenciana.
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+## 🎯 Descripción
+
+ALIA es un asistente inteligente que combina:
+- **Salamandra 7B Instruct** - Modelo LLM open-source del Barcelona Supercomputing Center optimizado para español/catalán
+- **Qdrant** - Base de datos vectorial con 499 planes turísticos indexados
+- **Sentence Transformers** - Modelo de embeddings multilingüe
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+## ✨ Características
+
+- 🇪🇸 **Español Nativo**: Salamandra está específicamente entrenado para español y catalán
+- 📚 **499 Documentos**: Base de conocimiento de planes turísticos reales
+- 🔍 **Búsqueda Semántica**: Encuentra información relevante automáticamente
+- ⚡ **GPU Acelerado**: Respuestas en 6-11 segundos con GPU
+
+## 🚀 Uso
+
+1. Escribe tu pregunta sobre planes turísticos
+2. ALIA buscará en 499 documentos la información relevante
+3. Recibirás una respuesta fundamentada con fuentes
+
+### Ejemplos de Preguntas
+
+- ¿Cuáles son las principales estrategias de turismo sostenible?
+- ¿Cómo se implementa la gobernanza en destinos turísticos inteligentes?
+- ¿Qué indicadores se usan para medir el éxito de los planes turísticos?
+- ¿Cuáles son las mejores prácticas de marketing digital para destinos?
+
+## 🔧 Configuración
+
+El sistema permite ajustar:
+- **Documentos a recuperar**: Cuántos documentos consultar (1-10)
+- **Umbral de relevancia**: Puntuación mínima de similitud (0-1)
+- **Tokens máximos**: Longitud de la respuesta (256-2048)
+- **Temperature**: Creatividad del modelo (0-1)
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+## 📊 Arquitectura
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+Usuario
+   ↓
+[Pregunta]
+   ↓
+[Sentence Transformers] → Embedding
+   ↓
+[Qdrant] → Búsqueda Semántica (top 5 docs)
+   ↓
+[Salamandra 7B] → Generación de Respuesta
+   ↓
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+## 🏗️ Tecnologías
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+- **LLM**: Salamandra 7B Instruct (BSC-LT)
+- **Vector DB**: Qdrant Cloud
+- **Embeddings**: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
+- **Framework**: Gradio
+- **Hardware**: GPU (NVIDIA T4/A10G en Hugging Face Spaces)
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+## 📝 Licencia
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+Apache 2.0
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+## 🔗 Enlaces
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+- [Salamandra en Hugging Face](https://huggingface.co/BSC-LT/salamandra-7b-instruct)
+- [Barcelona Supercomputing Center](https://www.bsc.es/)
+- [Repositorio del Proyecto](https://github.com/tu-usuario/alia-turismo)
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+## 👥 Créditos
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+Desarrollado por el Barcelona Supercomputing Center (BSC) para la Comunidad Valenciana.
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+**Modelo LLM**: Salamandra 7B Instruct
+**Datos**: 499 planes estratégicos de turismo
+**Versión**: 1.1.0