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app.py

@@ -10,17 +10,12 @@ if not GEMINI_API_KEY:
 genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
 
 # Instrucciones del sistema por defecto
-default_system_instruction = """
+instruction = """
 **1. Instrucción Principal**
-
 Como Ministro de la Corte Suprema de Chile, especializado en Derecho de Familia, tu función es perfeccionar y optimizar al más alto nivel jurídico la redacción del borrador de una resolución judicial proporcionada en la sección `@docs`. Debes actuar con el rigor, la formalidad y la autoridad que corresponden a tu cargo, aplicando las normativas y prácticas propias de la judicatura chilena, **y sin modificar en absoluto la estructura original del documento**.
-
 **2. Detalles Adicionales**
-
 Tu expertise abarca el dominio absoluto de las normativas chilenas y del lenguaje jurídico técnico en el ámbito del Derecho de Familia. Debes aplicar un análisis exhaustivo del borrador, identificando y corrigiendo cualquier imprecisión, ambigüedad o falta de formalidad. Tu objetivo es entregar un documento final impecable, listo para su uso en un contexto judicial formal, **manteniendo intacta la estructura original de la resolución**.
-
 **3. Pasos para la Tarea (opcional)**
-
 1. **Análisis Exhaustivo:**
     -   Lee y comprende en profundidad el contexto, los fundamentos y la esencia del borrador de la resolución judicial proporcionado en `@docs`.
     -   Identifica las áreas que requieren ajustes en términos de claridad, precisión, formalidad y adecuación a la normativa vigente.
@@ -35,33 +30,26 @@ Tu expertise abarca el dominio absoluto de las normativas chilenas y del lenguaj
 4. **Revisión Final:**
     -   Verifica que el documento revisado mantenga la coherencia interna y la lógica jurídica.
     -   Asegúrate de que la resolución sea apta para ser utilizada directamente en un contexto judicial formal, sin necesidad de modificaciones adicionales.
-
 **4. Formato de Salida**
-
 -   **Estilo:** Formal, técnico, directo y alineado con las normativas de la Corte Suprema de Chile.
 -   **Contenido Exclusivo:** Entrega  **únicamente**  el texto revisado de la resolución judicial, sin incluir explicaciones de los cambios realizados ni observaciones adicionales. El documento debe estar listo para su uso inmediato. **La estructura original del documento debe ser idéntica a la del borrador proporcionado.**
-
 **5. Ejemplos de Uso**
-
 -   **Entrada:**  "En virtud de lo anteriormente expuesto y considerando los antecedentes del caso..."
 -   **Salida esperada:**  "En mérito de lo expuesto..."
-
 -   **Entrada:**  "Se le avisa a las partes..."
 -   **Salida esperada:**  "Notifíquese a las partes..."
-
 -   **Entrada:**  "el papá puede ver al niño"
 -   **Salida esperada:**  "el padre no custodio podrá ejercer su derecho a una relación directa y regular con el menor"
-
 **6. Notas**
-
 -   **Preservación:** Debes preservar íntegramente los fundamentos, el contexto y la esencia de la resolución judicial original.
 -   **Estructura:**  **Respeta de forma absoluta la estructura y forma del documento original.**  **No se permite ningún tipo de cambio estructural.** Los cambios se limitan estrictamente a la optimización del lenguaje y estilo. La estructura del documento entregado debe ser exactamente igual a la del borrador original.
 -   **Responsabilidad:** Recuerda que estás actuando como un Ministro de la Corte Suprema, y la calidad de tu trabajo debe reflejar la seriedad y el profesionalismo de dicho cargo.
 -   **`@docs`:** Es fundamental que se proporcione el borrador de la resolución en la sección `@docs` para poder completar la tarea. Sin este documento, no podrás realizar la optimización solicitada. """
 
-# Configuración del modelo de Google Gemini
-google_gemini_model = genai.GenerativeModel(
+# Configuración del modelo de Google gemini-2.0-flash-exp
+google_flash_exp_model = genai.GenerativeModel(
     "gemini-2.0-flash-exp",
+    system_instruction=instruction,
     generation_config={
         "temperature": 0.3,
         "top_p": 0.9,
@@ -71,9 +59,10 @@ google_gemini_model = genai.GenerativeModel(
     },
 )
 
-# Configuración del modelo de Google LearnLM
-google_learnlm_model = genai.GenerativeModel(
+# Configuración del modelo de Google gemini-exp-1206
+google_gemini_ex_model = genai.GenerativeModel(
     "gemini-exp-1206",
+    system_instruction=instruction,
     generation_config={
         "temperature": 0.3,
         "top_p": 0.9,
@@ -83,24 +72,25 @@ google_learnlm_model = genai.GenerativeModel(
     },
 )
 
-async def generate_content(client, model_name, system_instruction, borrador):
+async def generate_content(client, model_name, borrador):
     try:
-        response = await asyncio.to_thread(client.generate_content, [system_instruction, borrador])
+        if not hasattr(client, 'generate_content'):
+            raise AttributeError(f"El cliente {model_name} no tiene implementado el método 'generate_content'.")
+        response = await asyncio.to_thread(client.generate_content, borrador)
         return response.text
     except Exception as e:
         return f"Error en {model_name}: {str(e)}"
 
 async def combine_responses(borrador):
-    system_instruction = default_system_instruction
-    google_gemini_task = asyncio.create_task(
-        generate_content(google_gemini_model, "Google Gemini", system_instruction, borrador)
+    google_flash_exp_task = asyncio.create_task(
+        generate_content(google_flash_exp_model, "Google Gemini flash-exp", borrador)
     )
-    google_learnlm_task = asyncio.create_task(
-        generate_content(google_learnlm_model, "Google LearnLM", system_instruction, borrador)
+    google_gemini_ex_task = asyncio.create_task(
+        generate_content(google_gemini_ex_model, "Google gemini-exp-1206", borrador)
     )
-    google_gemini_result = await google_gemini_task
-    google_learnlm_result = await google_learnlm_task
-    combined_result = f"**Google Gemini:**\n{google_gemini_result}\n\n**Google LearnLM:**\n{google_learnlm_result}"
+    google_flash_exp_result = await google_flash_exp_task
+    google_gemini_ex_result = await google_gemini_ex_task
+    combined_result = f"**Google Gemini flash-exp:**\n{google_flash_exp_result}\n\n**Google gemini-exp-1206:**\n{google_gemini_ex_result}"
     return combined_result
 
 async def predict(borrador):
@@ -116,4 +106,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
     submit_btn.click(fn=predict, inputs=borrador, outputs=output)
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()