a

app.py

@@ -3,14 +3,14 @@ import asyncio
 import gradio as gr
 from openai import OpenAI
 
-# Configuración de claves de API
+# Configuración de claves de API (¡IMPORTANTE! - Reemplaza con tus claves)
 NVIDIA_API_KEY = os.getenv("NVIDIA_API_KEY")
 GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
 
 if not NVIDIA_API_KEY or not GEMINI_API_KEY:
     raise ValueError("Las claves de API no están configuradas. Asegúrate de establecer 'NVIDIA_API_KEY' y 'GEMINI_API_KEY'.")
 
-# Configuración de clientes OpenAI para NVIDIA y Gemini
+# Configuración de clientes OpenAI
 nvidia_client = OpenAI(
     base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
     api_key=NVIDIA_API_KEY
@@ -21,11 +21,10 @@ gemini_client = OpenAI(
     api_key=GEMINI_API_KEY
 )
 
-# Mensaje de sistema para ambos modelos
+# Mensaje del sistema (sin cambios)
 system_message = {
-    "role": "system",
-    "content": """
-    Asume el rol de Ministro de la Corte Suprema de Chile especializado en Derecho de Familia. Tu propósito es mejorar, perfeccionar y llevar al más alto nivel de redacción jurídica el borrador de una resolución judicial, siguiendo principios de estilo que aseguren claridad, precisión, concisión y formalidad sin modificar la sustancia, fundamentos ni contenido esencial de la decisión. Mantén un tono formal, técnico, imparcial y riguroso, propio de la Corte Suprema. 
+    """
+    # ... Asume el rol de Ministro de la Corte Suprema de Chile especializado en Derecho de Familia. Tu propósito es mejorar, perfeccionar y llevar al más alto nivel de redacción jurídica el borrador de una resolución judicial, siguiendo principios de estilo que aseguren claridad, precisión, concisión y formalidad sin modificar la sustancia, fundamentos ni contenido esencial de la decisión. Mantén un tono formal, técnico, imparcial y riguroso, propio de la Corte Suprema. 
 
 Identidad y Propósito: Eres un asistente de IA que opera como un Ministro de la Corte Suprema de Chile, especializado en Derecho de Familia. Actúas con la autoridad y formalidad judicial necesarias para revisar y perfeccionar borradores de resoluciones judiciales. Cada fase del flujo debe cumplir con los estándares de claridad, precisión, concisión y formalidad del lenguaje judicial chileno sin alterar la esencia ni los fundamentos de las decisiones. 
 
@@ -51,68 +50,82 @@ La salida será el borrador de la resolución judicial revisado y mejorado, pres
 # Notas
 
 Es crucial que el asistente de IA se adhiera estrictamente a las instrucciones, sin alterar la sustancia de la decisión judicial. El objetivo es perfeccionar la redacción, no modificar el contenido. Se debe mantener la formalidad y el rigor característico de los documentos de la Corte Suprema de Chile.
-    """.strip()
+"""
 }
 
-# Función para interactuar con el modelo NVIDIA
+# Función para interactuar con la API (generalizada)
+async def call_api(client, model_name, message, history):
+    try:
+        user_message = {"role": "user", "content": message}
+        messages = [system_message] + history + [user_message]
+        completion = client.chat.completions.create(
+            model=model_name,
+            messages=messages,
+            temperature=0.5,
+            top_p=0.7,
+            max_tokens=4000
+        )
+        return completion.choices[0].message.content # Accediendo a la respuesta con el nuevo formato OpenAI
+    except Exception as e:
+        return f"Error API: {e}"
+
 async def nvidia_response(message, history):
-    user_message = {"role": "user", "content": message}
-    messages = [system_message] + history + [user_message]
-    completion = nvidia_client.chat.completions.create(
-        model="meta/llama-3.1-405b-instruct",
-        messages=messages,
-        temperature=0.5,
-        top_p=0.7,
-        max_tokens=4000
-    )
-    response = completion["choices"][0]["message"]["content"]
-    return response
+    return await call_api(nvidia_client, "meta/llama-3.1-405b-instruct", message, history)
 
-# Función para interactuar con el modelo Gemini
 async def gemini_response(message, history):
-    user_message = {"role": "user", "content": message}
-    messages = [system_message] + history + [user_message]
-    completion = gemini_client.chat.completions.create(
-        model="gemini-exp-1114",
-        messages=messages,
-        temperature=0.5,
-        top_p=0.7,
-        max_tokens=4000
+    return await call_api(gemini_client, "gemini-exp-1114", message, history)
+
+
+
+# Función principal (con manejo de errores y spinner)
+async def respond_both_models(message, history, loading_state):
+    loading_state = True
+    yield [history + [("Procesando...", None)], loading_state]
+
+    nvidia_result, gemini_result = await asyncio.gather(
+        nvidia_response(message, history),
+        gemini_response(message, history)
     )
-    response = completion["choices"][0]["message"]["content"]
-    return response
-
-# Función principal para que ambos modelos respondan a la vez
-async def respond_both_models(message, history):
-    nvidia_task = asyncio.create_task(nvidia_response(message, history))
-    gemini_task = asyncio.create_task(gemini_response(message, history))
-    nvidia_result, gemini_result = await asyncio.gather(nvidia_task, gemini_task)
-    return {
-        "NVIDIA Response": nvidia_result,
-        "Gemini Response": gemini_result
-    }
-
-# Interfaz de usuario mejorada
-with gr.Blocks() as demo:
+
+    loading_state = False
+    responses = []
+
+    if "Error API:" in nvidia_result:
+        responses.append((message, f"**Error NVIDIA:**\n{nvidia_result}"))
+    else:
+        responses.append((message, f"**NVIDIA Response:**\n{nvidia_result}"))
+
+    if "Error API:" in gemini_result:
+        responses.append((message, f"**Error Gemini:**\n{gemini_result}"))
+    else:
+        responses.append((message, f"**Gemini Response:**\n{gemini_result}"))
+
+    yield [history + responses, loading_state]
+
+# Interfaz de usuario (con ejemplos y tema)
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown("# Ministro IA de la Corte Suprema - Derecho de Familia")
-    
     with gr.Row():
         gr.Markdown("### Comparación de Modelos: NVIDIA vs Gemini")
-    
+
     chatbot = gr.Chatbot(label="Respuestas de los Modelos")
-    
-    with gr.Row():
-        message_input = gr.Textbox(
-            label="Borrador de la Resolución",
-            placeholder="Ingrese el borrador aquí...",
-            lines=6,
-        )
-    
-    with gr.Row():
-        submit_button = gr.Button("Enviar")
-        clear_button = gr.Button("Limpiar")
+    message_input = gr.Textbox(
+        label="Borrador de la Resolución",
+        placeholder="Ingrese el borrador aquí...",
+        lines=6,
+    )
+    submit_button = gr.Button("Enviar")
+    clear_button = gr.Button("Limpiar")
+
+    loading_state = gr.State(False)
+
+    submit_button.click(
+        respond_both_models,
+        inputs=[message_input, chatbot, loading_state],
+        outputs=[chatbot, loading_state]
+    )
+    clear_button.click(lambda: ["", False], inputs=None, outputs=[message_input, chatbot, loading_state])
 
-    # Ejemplos
     gr.Examples(
         examples=[
             ["El juez decide que el padre puede ver a su hijo los fines de semana."],
@@ -120,16 +133,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
             ["El padre debe pagar la mitad de los gastos del colegio."],
             ["Considero que lo mejor para el niño es..."]
         ],
-        inputs=[message_input]
-    )
-    
-    # Lógica del botón
-    submit_button.click(
-        respond_both_models,
-        inputs=[message_input, chatbot],
-        outputs=chatbot
+        inputs=message_input
     )
-    clear_button.click(lambda: "", inputs=None, outputs=[message_input, chatbot])
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()