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  1. app.py +34 -5
app.py CHANGED
@@ -1,11 +1,40 @@
1
  import time
2
  import gradio as gr
 
 
3
 
4
- def slow_echo(message, history):
5
- for i in range(len(message)):
6
- time.sleep(0.3)
7
- yield message[: i+1]
8
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
9
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
10
 
11
- gr.ChatInterface(slow_echo).launch()
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  import time
2
  import gradio as gr
3
+ import requests
4
+ import json
5
 
6
+ # Función que hace la solicitud a la API y muestra la respuesta progresivamente
7
+ def slow_api_response(message, history):
8
+ url = "https://data-monopolio.dev.dd360.mx/ai-assistant/v1"
 
9
 
10
+ # Crea el payload con el mensaje proporcionado
11
+ payload = json.dumps({
12
+ "query": message,
13
+ "sessionId": "12345",
14
+ "numMessages": "1",
15
+ "userId": "user-01",
16
+ "property_id": "c0ced2220b87fc23762facf617157a4f"
17
+ })
18
+
19
+ headers = {
20
+ 'Content-Type': 'application/json'
21
+ }
22
 
23
+ try:
24
+ # Realiza la solicitud POST a la API
25
+ response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
26
+ api_response = response.text
27
+
28
+ # Simula una respuesta progresiva
29
+ for i in range(len(api_response)):
30
+ time.sleep(0.05) # Simula un retraso
31
+ yield api_response[:i + 1] # Devuelve la respuesta progresiva
32
 
33
+ except requests.RequestException as e:
34
+ yield f"Error: {str(e)}"
35
+
36
+ # Interfaz Gradio usando la función slow_api_response
37
+ demo = gr.ChatInterface(fn=slow_api_response)
38
+
39
+ if __name__ == "__main__":
40
+ demo.launch()