Update app.py

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@@ -131,6 +131,12 @@ def filter_models(
 
     return filtered_df
 
+def get_data_totale():
+    dataset = pd.read_csv("leaderboard_general.csv", sep=',')
+    if 'model ' in dataset.columns:
+        dataset.rename(columns={'model ': 'model'}, inplace=True)
+    return dataset
+
 
 demo = gr.Blocks(css=custom_css)
 with demo:
@@ -238,7 +244,24 @@ with demo:
                     leaderboard_table,
                     queue=True,
                 )
+        
+        with gr.TabItem('Classifica RAG'):
+
+                gr.Markdown('''# Classifica RAG degli LLM italiani''')
+                gr.Markdown(f'''In questa sezione i modelli sono valutati su dei task di Q&A e ordinati per F1 Score e EM (Exact Match). La repo di riferimento è [questa](https://github.com/C080/open-llm-ita-leaderboard).
+                            I modelli in cima alla classifica sono ritenuti preferibili per i task di Retrieval Augmented Generation.''')
+                gr.Dataframe(pd.read_csv(csv_filename, sep=';'))
+                gr.Markdown(f"Si ringrazia il @galatolo per il codice dell'eval.")
+                
 
+        with gr.TabItem('Eval aggiuntive'):
+
+                gr.Markdown('''# Altre  evaluation''')
+                gr.Markdown('''Qui ci sono altri test di altri modelli valutati su molte metriche''')
+                gr.Dataframe(get_data_totale) 
+                
+
+        
         with gr.TabItem("📝 About", elem_id="llm-benchmark-tab-table", id=2):
             gr.Markdown(LLM_BENCHMARKS_TEXT, elem_classes="markdown-text")