Update app.py

app.py

@@ -3,63 +3,126 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
 from dotenv import load_dotenv
 
-# Cargar variables de entorno
-# load_dotenv()
-
-# Sistema de prompt mejorado (igual que antes)
-SYSTEM_PROMPT = """Responde con precisión sobre el delito que se consulta, citando la legislación vigente en España y proporcionando contexto legal actualizado:
-   - Menciona siempre los artículos específicos del Código Penal español al inicio.
-   - Si el delito ha sido modificado en reformas recientes, indica en qué consistió la reforma.
-   - Define el **tipo básico del delito**.
-   - Explica los **subtipos agravados y atenuados** si existen.
-   - Cita los artículos correspondientes.
-   - Menciona sentencias recientes del Tribunal Supremo cuando sea posible."""
-
-# Cargar modelo y tokenizador de Hugging Face
-MODEL_NAME = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"  # Puedes cambiarlo por otro modelo (ej: "tiiuae/falcon-7b" -ram exceeded- o  "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf" -se debe solictar acesso en meta ai-)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
-
-# Crear pipeline de generación de texto
-generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+# Sistema de prompt mejorado
+SYSTEM_PROMPT = """Tu tarea es proporcionar información precisa sobre delitos según el Código Penal español.
+
+Has sido entrenado con conocimientos jurídicos especializados y debes responder siguiendo este formato:
+
+1. ARTÍCULOS APLICABLES: [Enumera los artículos relevantes del Código Penal]
+2. TIPO BÁSICO DEL DELITO: [Describe el tipo básico]
+3. SUBTIPOS Y MODALIDADES: [Describe los subtipos agravados o atenuados]
+4. JURISPRUDENCIA RELEVANTE: [Menciona sentencias recientes del Tribunal Supremo]
+5. REFORMAS LEGISLATIVAS: [Indica si ha habido reformas recientes]
+
+A continuación te daré una consulta sobre un delito específico y debes responder según el formato anterior."""
+
+# Definir ejemplos de pares pregunta-respuesta para few-shot learning
+EJEMPLOS = """
+Consulta: Delito de robo
+
+Respuesta:
+1. ARTÍCULOS APLICABLES: Arts. 237-242 del Código Penal español.
+2. TIPO BÁSICO DEL DELITO: El robo se define en el artículo 237 como la apropiación de cosas muebles ajenas empleando fuerza en las cosas o violencia/intimidación en las personas.
+3. SUBTIPOS Y MODALIDADES: El artículo 240 establece que el robo con fuerza se castiga con pena de prisión de 1 a 3 años. El robo con violencia/intimidación (art. 242) se castiga con pena de 2 a 5 años.
+4. JURISPRUDENCIA RELEVANTE: STS 382/2023 estableció criterios para diferenciar entre robo y hurto.
+5. REFORMAS LEGISLATIVAS: La última modificación significativa fue con la LO 1/2015, que modificó las penas.
+
+Consulta: Delito de estafa
+
+Respuesta:
+1. ARTÍCULOS APLICABLES: Arts. 248-251 bis del Código Penal español.
+2. TIPO BÁSICO DEL DELITO: La estafa se define en el artículo 248 como la utilización de engaño bastante para producir error en otro, induciéndolo a realizar un acto de disposición patrimonial en perjuicio propio o ajeno.
+3. SUBTIPOS Y MODALIDADES: Las estafas agravadas (art. 250) prevén penas de 1 a 6 años cuando el valor supera los 50.000€ o afecta a vivienda habitual.
+4. JURISPRUDENCIA RELEVANTE: STS 420/2022 clarificó los requisitos del engaño en estafas digitales.
+5. REFORMAS LEGISLATIVAS: La LO 1/2019 introdujo nuevas modalidades de estafa informática.
+"""
+
+# Cargar modelo y tokenizador
+# Cambio a un modelo con mejor rendimiento para tareas jurídicas
+MODEL_NAME = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"  # Mantenemos este por compatibilidad, pero ideal cambiarlo si es posible
+
+try:
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map="auto")
+    
+    # Crear pipeline de generación de texto
+    generator = pipeline(
+        "text-generation", 
+        model=model, 
+        tokenizer=tokenizer,
+        device_map="auto"  # Usar GPU si está disponible
+    )
+    
+    modelo_cargado = True
+    error_modelo = None
+    
+except Exception as e:
+    modelo_cargado = False
+    error_modelo = str(e)
 
 # Historial global de chat
 chat_history = []
 
+def construir_prompt(mensaje):
+    """Construye un prompt efectivo con few-shot learning para mejorar la respuesta."""
+    return f"{SYSTEM_PROMPT}\n\n{EJEMPLOS}\n\nConsulta: {mensaje}\n\nRespuesta:\n1. ARTÍCULOS APLICABLES:"
+
 def consulta_penalista(mensaje, tipo_consulta):
     """Procesa una consulta jurídica y devuelve la respuesta del modelo."""
     global chat_history
     
-    # Crear un prompt que indique directamente qué responder
-    prompt = f"""A continuación hay una consulta jurídica sobre el sistema penal español.
-
-Consulta: {mensaje}
-
-Respuesta sobre el delito consultado según la legislación española:
-- Artículos del Código Penal español: """
+    if not modelo_cargado:
+        return f"Error al cargar el modelo: {error_modelo}", "El modelo no está disponible."
+    
+    # Añadir mensaje del usuario al historial
+    chat_history.append({"role": "user", "content": f"[{tipo_consulta}] {mensaje}"})
     
     try:
-        # Crear el prompt completo (sistema + historial)
-        # prompt = SYSTEM_PROMPT + "\n\n" + "\n".join([msg["content"] for msg in chat_history])
-        prompt = SYSTEM_PROMPT + mensaje
+        # Construir prompt con few-shot learning
+        prompt = construir_prompt(mensaje)
         
         # Generar respuesta con el modelo
         respuesta = generator(
             prompt,
-            max_length=1000,  # Longitud máxima de la respuesta (antes 500)
-            num_return_sequences=1,  # Número de respuestas a generar
-
-            # (NUEVO)
-            temperature=0.5,  # Controlar la creatividad (valores más bajos = más determinista)
-            top_p=0.9,  # Usar muestreo de núcleo (nucleus sampling)
+            max_length=1500,  # Aumentado para permitir respuestas más completas
+            num_return_sequences=1,
+            temperature=0.3,  # Reducido para mayor coherencia
+            top_p=0.85,
+            top_k=40,
+            repetition_penalty=1.2,  # Evita repeticiones
+            do_sample=True,
             truncation=True,
-            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-            do_sample=True
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
         )
         
         respuesta_texto = respuesta[0]["generated_text"]
         
-        # Añadir la respuesta del asistente al historial
+        # Eliminar el prompt de la respuesta generada
+        if respuesta_texto.startswith(prompt):
+            respuesta_texto = respuesta_texto[len(prompt):].strip()
+        
+        # Limpiar respuesta para evitar repeticiones
+        if "1. ARTÍCULOS APLICABLES:" not in respuesta_texto:
+            respuesta_texto = "1. ARTÍCULOS APLICABLES:" + respuesta_texto
+            
+        # Limitar la respuesta a 5 secciones si se repite
+        secciones = []
+        for i, seccion in enumerate(["1. ARTÍCULOS APLICABLES:", "2. TIPO BÁSICO DEL DELITO:", 
+                                    "3. SUBTIPOS Y MODALIDADES:", "4. JURISPRUDENCIA RELEVANTE:", 
+                                    "5. REFORMAS LEGISLATIVAS:"]):
+            if seccion in respuesta_texto:
+                inicio = respuesta_texto.find(seccion)
+                fin = len(respuesta_texto)
+                if i < 4:  # Si no es la última sección
+                    siguiente = respuesta_texto.find(f"{i+2}. ", inicio)
+                    if siguiente != -1:
+                        fin = siguiente
+                secciones.append(respuesta_texto[inicio:fin])
+                
+        if secciones:
+            respuesta_texto = "\n".join(secciones)
+        
+        # Añadir la respuesta al historial
         chat_history.append({"role": "assistant", "content": respuesta_texto})
         
         # Formatear el historial para mostrarlo en la interfaz
@@ -71,7 +134,9 @@ Respuesta sobre el delito consultado según la legislación española:
         return respuesta_texto, historial_formateado
     
     except Exception as e:
-        return f"Error al procesar la solicitud: {str(e)}", "\n".join(str(m) for m in chat_history)
+        error_msg = f"Error al procesar la solicitud: {str(e)}"
+        chat_history.append({"role": "assistant", "content": error_msg})
+        return error_msg, "\n\n".join([f"{'Usuario' if msg['role'] == 'user' else 'Asistente'}: {msg['content']}" for msg in chat_history])
 
 def limpiar_historial():
     """Limpia el historial de conversación."""
@@ -79,44 +144,81 @@ def limpiar_historial():
     chat_history = []
     return "", "Historial limpiado."
 
-# Interfaz de usuario con Gradio (igual que antes)
-interfaz = gr.Blocks()
-
-with interfaz:
-    gr.Markdown("# ⚖️ Asistente Jurídico Penal")
-    gr.Markdown("Realiza consultas sobre derecho penal y recibe respuestas fundamentadas.")
+def iniciar_interfaz():
+    """Inicia la interfaz de usuario con Gradio."""
+    interfaz = gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft())
     
-    tipo_consulta = gr.Radio(
-        choices=["Asesoría General", "Jurisprudencia", "Redacción de Documentos"],
-        label="Tipo de Consulta",
-        value="Asesoría General"
-    )
-    
-    entrada_texto = gr.Textbox(
-        label="Pregunta Jurídica",
-        placeholder="Escribe tu consulta aquí..."
-    )
-    
-    with gr.Row():
-        boton_enviar = gr.Button("Consultar")
-        boton_limpiar = gr.Button("Limpiar Historial")
-    
-    salida_texto = gr.Textbox(label="Respuesta")
-    historial_texto = gr.Textbox(
-        label="Historial de Conversación",
-        interactive=False,
-        lines=10
-    )
-    
-    boton_enviar.click(
-        consulta_penalista,
-        inputs=[entrada_texto, tipo_consulta],
-        outputs=[salida_texto, historial_texto]
-    )
+    with interfaz:
+        gr.Markdown("# ⚖️ Asistente Jurídico Penal Español")
+        gr.Markdown("Realiza consultas sobre derecho penal y recibe respuestas fundamentadas en la legislación española.")
+        
+        if not modelo_cargado:
+            gr.Markdown(f"⚠️ **Error al cargar el modelo**: {error_modelo}")
+            gr.Markdown("Intenta ejecutar el script con un entorno que tenga más memoria o usar un modelo más pequeño.")
+        
+        tipo_consulta = gr.Radio(
+            choices=["Delito específico", "Jurisprudencia", "Reforma legislativa"],
+            label="Tipo de Consulta",
+            value="Delito específico"
+        )
+        
+        with gr.Row():
+            entrada_texto = gr.Textbox(
+                label="Consulta Jurídica",
+                placeholder="Ejemplo: Consultar sobre el delito de robo con violencia",
+                lines=2
+            )
+        
+        with gr.Row():
+            boton_enviar = gr.Button("📝 Consultar", variant="primary")
+            boton_limpiar = gr.Button("🗑️ Limpiar Historial")
+        
+        with gr.Accordion("Consejos para mejores resultados", open=False):
+            gr.Markdown("""
+            - Sé específico en tu consulta (ej: "Delito de estafa informática" es mejor que "Estafa")
+            - Puedes preguntar sobre aspectos específicos como "Agravantes del delito de lesiones"
+            - Menciona si buscas información sobre alguna reforma reciente
+            """)
+        
+        salida_texto = gr.Textbox(
+            label="Respuesta del Asistente",
+            lines=12
+        )
+        
+        historial_texto = gr.Textbox(
+            label="Historial de Conversación",
+            interactive=False,
+            lines=10,
+            visible=True
+        )
+        
+        boton_enviar.click(
+            consulta_penalista,
+            inputs=[entrada_texto, tipo_consulta],
+            outputs=[salida_texto, historial_texto]
+        )
+        
+        entrada_texto.submit(
+            consulta_penalista,
+            inputs=[entrada_texto, tipo_consulta],
+            outputs=[salida_texto, historial_texto]
+        )
+        
+        boton_limpiar.click(
+            limpiar_historial,
+            outputs=[salida_texto, historial_texto]
+        )
+        
+        gr.Markdown("### ℹ️ Información importante")
+        gr.Markdown("""
+        - Este asistente proporciona información general sobre legislación penal española.
+        - No constituye asesoramiento jurídico profesional.
+        - Para casos reales, consulte siempre con un abogado.
+        """)
     
-    boton_limpiar.click(
-        limpiar_historial,
-        outputs=[salida_texto, historial_texto]
-    )
+    return interfaz
 
-interfaz.launch()
+# Ejecutar la aplicación si este script es el principal
+if __name__ == "__main__":
+    interfaz = iniciar_interfaz()
+    interfaz.launch(share=True)  # Usar share=True para crear un enlace público temporal