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"""

!pip install torch torchvision torchaudio

!pip install gradio
import gradio as gr

import transformers
from transformers import pipeline
import pandas as pd

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

model_name = "mrm8488/distill-bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

df = pd.read_csv('https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSWJvS1tP7pp_GpF1fb-KXDyQoACbxKZlUfB4Gd3SFHnX6Jz3xs9-9t0yMOnfPd59Up50Fp8OS02epO/pub?gid=1955047855&single=true&output=csv')

df['contexto'] = df['Descripción'] + '' + df['Atributos'] + ''

contestador = pipeline('question-answering', model='mrm8488/distill-bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es', from_pt=True)
def obtener_origen(personaje):
    columna = df[df['Personaje'] == personaje]
    if columna.empty:
        return f'El personaje "{personaje}" no se encuentra en la base de datos.'
    origen = columna.iloc[0]['Origen']
    return f'El origen de este ser mitológico "{personaje}" es "{origen}".'

def responder_pregunta(personaje, pregunta):
    columna = df[df['Personaje'] == personaje]
    if columna.empty:
        return f'El personaje "{personaje}" no se encuentra en la base de datos.'
    contexto = columna.iloc[0]['contexto']

    resultado = {'answer': f'{contexto}'}
    return resultado['answer']

def interfaz(nombre, pregunta):
    origen = obtener_origen(nombre)
    respuesta = responder_pregunta(nombre, pregunta)
    return f"Respuesta: {respuesta}\nOrigen: {origen}"

demo = gr.Interface(
    fn=interfaz,
    inputs=[gr.Textbox(label="Nombre del personaje"), gr.Textbox(label="Pregunta")],
    outputs=gr.Textbox(label="Respuesta"),
    title="Sistema de Respuesta a Preguntas sobre Personajes Mitológicos",
    description="Introduce el nombre del personaje y la pregunta (ejem. ¿Cómo es?, ¿qué hace?...) para obtener una respuesta basada en los datos disponibles."
)
demo.launch()