Update app.py

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@@ -349,7 +349,6 @@ def ctx_relevancy_eval():
             text = node.node.text.strip()
             contexts.append(text)
 
-    # Si no se encuentran textos en los source nodes, puedes manejarlo de alguna forma
     if not contexts:
         raise ValueError("No se encontraron textos en los source nodes.")
 
@@ -359,9 +358,6 @@ def ctx_relevancy_eval():
     # Extraer el puntaje de la evaluación
     relevancy_score = evaluation_result.score
 
-    print("Context Relevancy: " + str(relevancy_score) + "\n")
-    print("Nodes: " + str(contexts) + "\n")
-    print("Query: " + str(query) + "\n\n----------")
     return relevancy_score
 
 def faithfulness_eval():
@@ -382,7 +378,6 @@ def faithfulness_eval():
             text = node.node.text.strip()
             contexts.append(text)
 
-    # Si no se encuentran textos en los source nodes, puedes manejarlo de alguna forma
     if not contexts:
         raise ValueError("No se encontraron textos en los source nodes.")
         
@@ -391,6 +386,7 @@ def faithfulness_eval():
 
     print("Groundedness: " + str(eval_result.score) + " - " + str(eval_result.passing) + "\n")
     print("Respuesta: " + str(final_response) + "\n\n----------")
+    print("Contexts: " + str(contexts) + "\n\n----------")
     return float(eval_result.score)
 
 def ans_relevancy_eval():
@@ -399,9 +395,6 @@ def ans_relevancy_eval():
     evaluator = AnswerRelevancyEvaluator(llm=gpt4omini)
     eval_result = evaluator.evaluate(query=query, response=final_response.response)
 
-    print("Answer Relevancy: " + str(eval_result.score) + " - " + str(eval_result.passing) + "\n")
-    print("Respuesta: " + str(final_response.response) + "\n")
-    print("Query: " + str(query) + "\n\n----------")
     return float(eval_result.score)
 
 def evaluate():