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app.py

@@ -7,12 +7,7 @@ import gradio as gr
 # 1. Obtener la Clave API de NVIDIA de forma segura desde los Secrets del Space
 NVIDIA_API_KEY = os.getenv("NVIDIA_API_KEY")
 if not NVIDIA_API_KEY:
-    # En un Space, si la clave no está configurada, la app puede fallar al inicio
-    # o puedes manejarlo mostrando un mensaje de error en la UI.
-    # Aquí, simplemente imprimiremos un aviso y la función de API fallará.
     print("ADVERTENCIA: La variable de entorno NVIDIA_API_KEY no está configurada en los Secrets del Space.")
-    # Podrías lanzar un error aquí si prefieres que la app no inicie sin la clave:
-    # raise ValueError("La clave NVIDIA_API_KEY no está configurada en los Secrets del Space.")
 
 NVIDIA_API_URL = "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions"
 NVIDIA_MODEL_NAME = "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking" # El modelo que especificaste
@@ -37,8 +32,7 @@ async def call_nvidia_api(user_prompt: str, system_instruction: str) -> str:
         "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}"
     }
 
-    # Asegúrate de que esta línea esté al mismo nivel de indentación que 'headers'
-    payload = {  # <-- AÑADIR esta llave de apertura
+    payload = {
         "model": NVIDIA_MODEL_NAME,
         "temperature": 0.2,
         "top_p": 0.7,
@@ -48,23 +42,19 @@ async def call_nvidia_api(user_prompt: str, system_instruction: str) -> str:
         "messages": [
             {"role": "system", "content": system_instruction},
             {"role": "user", "content": user_prompt}
-        ] # Se cierra la lista 'messages'
-    } # <-- AÑADIR esta llave de cierre
+        ]
+    }
 
     try:
-        # Ejecuta la solicitud síncrona en un hilo separado para no bloquear asyncio
         loop = asyncio.get_event_loop()
-        response = await loop.run_in_executor(None, lambda: requests.post(NVIDIA_API_URL, json=payload, headers=headers, timeout=60)) # Añadido timeout
-
-
-
+        response = await loop.run_in_executor(None, lambda: requests.post(NVIDIA_API_URL, json=payload, headers=headers, timeout=60))
         response.raise_for_status()
         data = response.json()
 
         if data and 'choices' in data and len(data['choices']) > 0 and 'message' in data['choices'][0] and 'content' in data['choices'][0]['message']:
             return data['choices'][0]['message']['content']
         else:
-            return f"Error: Formato de respuesta inesperado de la API de NVIDIA. Respuesta: {str(data)[:500]}" # Limita la longitud del error
+            return f"Error: Formato de respuesta inesperado de la API. Respuesta: {str(data)[:500]}"
 
     except requests.exceptions.HTTPError as errh:
         return f"Error HTTP de la API de NVIDIA: {errh}\nDetalle: {str(response.text)[:500]}"
@@ -84,42 +74,54 @@ async def predict(borrador: str) -> str:
     """
     if not borrador.strip():
         return "Por favor, introduce un borrador judicial para perfeccionar."
-    if not NVIDIA_API_KEY: # Comprobación adicional antes de llamar a la API
+    if not NVIDIA_API_KEY:
         return "Error: La clave API de NVIDIA no está configurada en los Secrets del Space. No se puede procesar la solicitud."
 
     improved_text = await call_nvidia_api(borrador, instruction)
     return improved_text
 
 # --- INTERFAZ DE GRADIO ---
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: # Puedes probar diferentes temas de Gradio
+# CORRECCIÓN: Se ha reestructurado completamente esta sección para que sea sintácticamente correcta y funcional.
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
     gr.Markdown(
-        """
+        f"""
         # ⚖️ Perfeccionador de Resoluciones Judiciales (Chile) ⚖️
         **Estilo Excelentísima Corte Suprema**
-
-        Esta herramienta utiliza el modelo `qwen/qwen3-235b-a22b` de NVIDIA para refinar la forma de borradores de resoluciones judiciales en materia de familia.
+        Esta herramienta utiliza el modelo `{NVIDIA_MODEL_NAME}` de NVIDIA para refinar la forma de borradores de resoluciones judiciales.
         **Importante:** El contenido sustantivo (hechos, razonamiento, decisión) del borrador original **no será alterado**. La IA se enfoca exclusivamente en el lenguaje, la sintaxis y la formalidad protocolar.
         """
     )
-                lines=20,
-                interactive=True
-            )
-        with gr.Column(scale=3): # Damos más espacio a la salida
-            output_text = gr.Textbox(
-                label="✨ Resultado perfeccionado (estilo Corte Suprema)",
-                placeholder="El texto corregido por el modelo aparecerá aquí...",
-        ],
-        inputs=borrador_input,
-        outputs=output_text,
-        fn=predict, # La función que se llamará con los ejemplos
-        cache_examples=False, # Desactiva el cache si los resultados pueden variar o para asegurar la última versión del prompt
-    )
 
-    submit_btn.click(fn=predict, inputs=borrador_input, outputs=output_text, api_name="predict_sync") # api_name opcional
+    # CORRECCIÓN: Se usa gr.Row para organizar los elementos uno al lado del otro.
+    with gr.Row():
+        # CORRECCIÓN: Se define el cuadro de texto de ENTRADA que faltaba.
+        # Los parámetros `lines=20` e `interactive=True` se han movido aquí.
+        borrador_input = gr.Textbox(
+            label="Pega aquí el borrador para perfeccionar",
+            placeholder="Ej: VISTOS: A fojas 1, comparece doña JUANA PÉREZ, quien interpone demanda de alimentos...",
+            lines=20,
+            interactive=True
+        )
+        # CORRECCIÓN: Se define el cuadro de texto de SALIDA.
+        output_text = gr.Textbox(
+            label="✨ Resultado perfeccionado (estilo Corte Suprema)",
+            placeholder="El texto corregido por el modelo aparecerá aquí...",
+            lines=20,
+            interactive=False # El usuario no debe poder escribir aquí
+        )
+
+    # CORRECCIÓN: Se define el botón de envío que faltaba.
+    submit_btn = gr.Button("Perfeccionar Borrador", variant="primary")
+
+    # CORRECCIÓN: El bloque que parecía un intento de `gr.Examples` se ha eliminado
+    # para simplificar y corregir el error de sintaxis. Si quieres añadir ejemplos,
+    # se puede hacer con la función gr.Examples().
+
+    # CORRECCIÓN: Se conecta la función 'predict' al evento 'click' del botón.
+    # 'borrador_input' es la entrada y 'output_text' es la salida.
+    submit_btn.click(fn=predict, inputs=borrador_input, outputs=output_text, api_name="predict")
 
 # --- LANZAR LA INTERFAZ DE GRADIO ---
-# Cuando se ejecuta en Hugging Face Spaces, no necesitas if __name__ == "__main__":
-# Gradio lo maneja automáticamente.
-# demo.launch() sin argumentos es suficiente para Spaces.
-# Si quisieras habilitar la cola para manejar múltiples usuarios: demo.launch(enable_queue=True)
-demo.launch()
+# CORRECCIÓN: Se eliminó el corchete extra `]` al final.
+# Se añade `enable_queue=True` para manejar mejor múltiples usuarios en un Space.
+demo.launch(enable_queue=True)