app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
from datetime import datetime

# Crear el chatbot usando el modelo de transformers
chatbot = pipeline("text-generation", model="gpt2")

# Función para obtener la respuesta del bot
def get_response(user_input):
    # Respuestas personalizadas según ciertas palabras clave
    if "hola" in user_input.lower():
        return "¡Hola, soy Jarbot! ¿Cómo puedo ayudarte hoy?"
    elif "hora" in user_input.lower():
        return f"Son las {datetime.now().strftime('%H:%M')}. ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarte?"
    elif "adiós" in user_input.lower():
        return "¡Hasta luego! Que tengas un buen día."
    else:
        # Respuesta por defecto usando el modelo GPT-2
        response = chatbot(user_input, max_length=50)
        return response[0]['generated_text']

# Crear la interfaz con Gradio
iface = gr.Interface(fn=get_response, inputs="text", outputs="text", 
                     title="Asistente Virtual", description="¡Escribe algo para interactuar con el asistente!")

# Lanzar la interfaz
iface.launch()