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@@ -120,21 +120,26 @@ def main():
 
     if query:
 
+        # Si se especifico una pregunta 
         if ('?' in query):
            st.write("Contestando a: ", query)
-           text="""
-           El director de la Corporación de Acueductos y Alcantarillado de Santiago (Coraasan), Andrés Burgos, informó ayer que un equipo realizó un levantamiento 
-           de los daños causados por la explosión de una tubería de agua en el sector Bella Vista, para asumir totalmente los gastos de rehabilitación y amueblamiento 
-           de la vivienda afectada.
-           """
-           inputs =  tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
-           outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
-           answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
-           answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
-           predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1] 
-           answer=tokenizer.decode(predict_answer_tokens) 
-           st.info(answer)     
 
+           # Verificando cada resumen de los articulos como contexto a la pregunta
+
+           for r in df:
+               text=r["resumen"]
+               inputs =  tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
+               outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
+               answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
+               answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
+               predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1] 
+               answer=tokenizer.decode(predict_answer_tokens) 
+               if (len(answer>0)):
+                   st.info(answer)
+                   st.markdown(r)
+                   break
+
+        # Si se especificaron keywords
         else:    
 
             st.write("Buscando: ", query)