Spaces:
Sleeping
Sleeping
Alexandre
commited on
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -90,25 +90,18 @@ def clear():
|
|
90 |
def gradio_app():
|
91 |
with gr.Blocks(theme=theme) as demo:
|
92 |
with gr.Row():
|
93 |
-
# with gr.Column(scale=0.1):
|
94 |
-
# # gr.Image("rag_image.jpg", elem_id="flor-banner", scale=1, height=256, width=256, show_label=False, show_download_button = False, show_share_button = False)
|
95 |
with gr.Column():
|
96 |
gr.Markdown(
|
97 |
-
"""# Demo de Retrieval-Augmented Generation per
|
98 |
🔍 **Retrieval-Augmented Generation** (RAG) és una tecnologia d'IA que permet interrogar un repositori de documents amb preguntes
|
99 |
en llenguatge natural, i combina tècniques de recuperació d'informació avançades amb models generatius per redactar una resposta
|
100 |
fent servir només la informació existent en els documents del repositori.
|
101 |
|
102 |
-
🎯 **Objectiu:** Aquest és un demostrador amb
|
103 |
-
repositori del EADOP (Entitat Autònoma del Diari Oficial i de Publicacions). Aquesta versió explora prop de 2000 documents en català,
|
104 |
-
i genera la resposta fent servir el model Salamandra-7b-aligned-EADOP, el model BSC-LT/salamandra-7b-instruct alineat amb el dataset de alinia/EADOP-RAG-out-of-domain.
|
105 |
|
106 |
⚠️ **Advertencies**: Aquesta versió és experimental. El contingut generat per aquest model no està supervisat i pot ser incorrecte.
|
107 |
Si us plau, tingueu-ho en compte quan exploreu aquest recurs. El model en inferencia asociat a aquesta demo de desenvolupament no funciona continuament. Si vol fer proves,
|
108 |
contacteu amb nosaltres a Langtech.
|
109 |
-
|
110 |
-
|
111 |
-
👀 **Mes informació en els informes de: ** [RAG](https://drive.google.com/file/d/11MgXQXAxfhkqbrx8syrKtmBrNP_6Qhx9/view?usp=sharing) i [Alineació](https://drive.google.com/file/d/1VUqHKO-gDmgMozK-Al83a2kh4Fr70pHh/view?usp=sharing) en pdf (ànglés).
|
112 |
"""
|
113 |
)
|
114 |
with gr.Row(equal_height=True):
|
@@ -116,8 +109,7 @@ def gradio_app():
|
|
116 |
input_ = Textbox(
|
117 |
lines=11,
|
118 |
label="Input",
|
119 |
-
placeholder="
|
120 |
-
# value = "Quina és la finalitat del Servei Meteorològic de Catalunya?"
|
121 |
)
|
122 |
with gr.Row(variant="panel"):
|
123 |
clear_btn = Button(
|
|
|
90 |
def gradio_app():
|
91 |
with gr.Blocks(theme=theme) as demo:
|
92 |
with gr.Row():
|
|
|
|
|
93 |
with gr.Column():
|
94 |
gr.Markdown(
|
95 |
+
"""# Demo de Retrieval-Augmented Generation per la Viquipèdia
|
96 |
🔍 **Retrieval-Augmented Generation** (RAG) és una tecnologia d'IA que permet interrogar un repositori de documents amb preguntes
|
97 |
en llenguatge natural, i combina tècniques de recuperació d'informació avançades amb models generatius per redactar una resposta
|
98 |
fent servir només la informació existent en els documents del repositori.
|
99 |
|
100 |
+
🎯 **Objectiu:** Aquest és un demostrador amb Viquipèdia i genera la resposta fent servir el model salamandra-7b-instruct.
|
|
|
|
|
101 |
|
102 |
⚠️ **Advertencies**: Aquesta versió és experimental. El contingut generat per aquest model no està supervisat i pot ser incorrecte.
|
103 |
Si us plau, tingueu-ho en compte quan exploreu aquest recurs. El model en inferencia asociat a aquesta demo de desenvolupament no funciona continuament. Si vol fer proves,
|
104 |
contacteu amb nosaltres a Langtech.
|
|
|
|
|
|
|
105 |
"""
|
106 |
)
|
107 |
with gr.Row(equal_height=True):
|
|
|
109 |
input_ = Textbox(
|
110 |
lines=11,
|
111 |
label="Input",
|
112 |
+
placeholder="Qui va crear la guerra de les Galaxies ?",
|
|
|
113 |
)
|
114 |
with gr.Row(variant="panel"):
|
115 |
clear_btn = Button(
|