Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,10 @@
 import gradio as gr
-import os
 import pickle
+import os
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, pipeline
 import torch
 import faiss
 import numpy as np
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, pipeline
 
 # Token para modelos privados si se requiere
 hf_token = os.getenv("HF_KEY")
@@ -40,8 +40,10 @@ llm = pipeline(
     trust_remote_code=True
 )
 
-# Función principal que ejecuta todo el proceso
 def responder(pregunta):
+    if not pregunta:
+        return "Por favor ingresa una pregunta."
+
     pregunta_embedding = generar_embedding(pregunta)
     distances, indices = index.search(pregunta_embedding.reshape(1, -1), k=20)
     result_chunks = [chunks[i] for i in indices[0]]
@@ -87,14 +89,14 @@ RESPUESTA:
 
     return solo_respuesta
 
-# Interfaz Gradio
+# Interfaz de usuario con Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=responder,
-    inputs=gr.Textbox(label="Escribe tu pregunta:", placeholder="Ej. ¿Qué pasa si no tengo SOAT?"),
+    inputs=gr.Textbox(label="Escribe tu pregunta"),
     outputs=gr.Textbox(label="Respuesta generada"),
     title="Asistente Legal Colombiano",
     description="Consulta el Código de Tránsito, Código de Policía y Código Penal colombiano."
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()