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