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@@ -16,22 +16,29 @@ model = "gpt-3.5-turbo"
 
 def predict(message, history):
     messages = []
+    
+    # Procesar cada entrada en el historial si hay historial disponible.
     for entry in history:
-        if len(entry) != 2:
+        if len(entry) == 2:
+            user_message, assistant_message = entry
+            messages.extend([
+                {"role": "user", "content": user_message},
+                {"role": "assistant", "content": assistant_message}
+            ])
+        else:
             raise ValueError("Cada entrada en el historial debe contener exactamente dos mensajes.")
-        user_message, assistant_message = entry
-        messages.extend([
-            {"role": "user", "content": user_message},
-            {"role": "assistant", "content": assistant_message}
-        ])
+    
+    # Añadir el nuevo mensaje del usuario.
     messages.append({"role": "user", "content": message})
     
+    # Crear la respuesta del modelo.
     response = llama.create_chat_completion_openai_v1(
         model=model,
         messages=messages,
         stream=True
     )
-
+    
+    # Recopilar y devolver la respuesta.
     text = ""
     for chunk in response:
         content = chunk.choices[0].delta.content