Update app.py

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 import gradio as gr
+from datasets import load_dataset
 
-gr.load("models/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct").launch()
+# Carga el modelo
+model = gr.load("models/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
+
+# Carga el dataset
+dataset = load_dataset("Eim/laravel-docs")
+
+# Función para procesar las entradas del chatbot
+def chatbot(input_text):
+    # Filtra el dataset para obtener información relevante
+    relevant_docs = [
+        doc["content"] for doc in dataset["train"] 
+        if input_text.lower() in doc["content"].lower()
+    ]
+    
+    # Respuesta del modelo
+    model_response = model(input_text)
+    
+    # Construye la respuesta personalizada
+    if relevant_docs:
+        additional_info = "\n\n".join(relevant_docs[:3])  # Limita a 3 documentos relevantes
+        return f"{model_response}\n\nDocumentación relevante:\n{additional_info}"
+    else:
+        return model_response
+
+# Lanza la aplicación con Gradio
+gr.Interface(fn=chatbot, inputs="text", outputs="text").launch()