Update app.py

app.py

@@ -16,7 +16,14 @@ def crear_indice():
     td_idf_matrix.to_csv('articulos_indexados.csv') 
 
 def load_qa_model():
-    model = pipeline("question-answering")
+    model = pipeline(
+    'question-answering', 
+    model='mrm8488/distill-bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es',
+    tokenizer=(
+        'mrm8488/distill-bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es',  
+        {"use_fast": False} # Este modelo aun no es compatible con fast tokenizer
+    )
+   )
     return model
 
 # 4. Use streamlit to create a web app
@@ -32,7 +39,7 @@ def main():
     articulos_indexados = pd.read_csv('articulos_indexados.csv')
     articulos_indexados = articulos_indexados.set_index('Unnamed: 0')
     qa = load_qa_model()
-    sentence="The house is blue"
+    
 
     query = st.text_input(
         "Escribe tus términos de búsqueda o haz una pregunta terminando con el caracter ?:"
@@ -42,7 +49,12 @@ def main():
 
         if ('?' in query):
            st.write("Contestando a: ", query)
-           answers = qa(question=query, context=sentence)
+
+           answers = qa({ 'question': query,
+                          'context': 'Manuel Romero está colaborando activamente con huggingface/transformers ' +
+                          'para traer el poder de las últimas técnicas de procesamiento de lenguaje natural al idioma español'
+    }
+) 
            st.info(answers['answer'])     
 
         else: