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@@ -88,8 +88,11 @@ def process_input(text, rag, prompt_template):
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88 |
{text}
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89 |
--------------------------------------------------------------
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90 |
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91 |
-
Identifica y clasifica los argumentos expuestos en el anterior fragmento de texto siguiendo estos pasos:
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92 |
-
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93 |
{format_text}
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94 |
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95 |
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@@ -134,7 +137,7 @@ def create_interface():
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134 |
highlighted_text = highlight_text(text, output, color="red")
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135 |
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136 |
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137 |
-
return highlighted_text, classification_types_checkboxes
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138 |
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139 |
examples = [
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140 |
[recorte, False, True]
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@@ -147,7 +150,7 @@ def create_interface():
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147 |
iface = gr.Interface(
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148 |
fn=fn,
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149 |
inputs=[input_text, rag_checkbox, prompt_template],
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150 |
-
outputs=["html", classification_types_checkboxes],
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151 |
examples=examples,
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152 |
allow_flagging="manual",
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153 |
flagging_options=["👍", "👎"],
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88 |
{text}
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89 |
--------------------------------------------------------------
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90 |
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91 |
+
Identifica y clasifica el tipo de los argumentos expuestos en el anterior fragmento de texto siguiendo estos pasos cuidadosamente:
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92 |
+
- Primero: Determina cúantos argumentos se exponen en el fragmento.
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93 |
+
- Segundo: Determina el contenido de cada uno de los argumentos encontrados en el fragmento anterior.
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94 |
+
- Tercero: Clasifica cada uno de los argumentos encontrados en el fragmento anterior con el tipo de argumento que le corresponda.
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95 |
+
- Cuarto: Devuelve una lista de JSONs que contenga los argumentos ya clasificados con el siguiente formato:
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96 |
{format_text}
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97 |
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98 |
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137 |
highlighted_text = highlight_text(text, output, color="red")
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138 |
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139 |
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140 |
+
return highlighted_text, classification_types_checkboxes, output
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141 |
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142 |
examples = [
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143 |
[recorte, False, True]
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150 |
iface = gr.Interface(
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151 |
fn=fn,
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152 |
inputs=[input_text, rag_checkbox, prompt_template],
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153 |
+
outputs=["html", classification_types_checkboxes, output_text],
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154 |
examples=examples,
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155 |
allow_flagging="manual",
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156 |
flagging_options=["👍", "👎"],
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