Update test2.html

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                 return;
             }
 
-            // Tokenizar la pregunta y el contexto
-            const question = pregunta;
-            const context = textoPDF;
-
-            // Usar un modelo preentrenado como BERT o T5 de HuggingFace
-            const response = await obtenerRespuestaDeModelo(question, context);
+            // Enviar la pregunta y el texto del PDF a la API de Hugging Face para obtener la respuesta
+            const respuesta = await obtenerRespuestaDeModelo(pregunta, textoPDF);
 
             // Mostrar la respuesta
-            document.getElementById("respuesta").innerText = "Respuesta: " + response;
+            document.getElementById("respuesta").innerText = "Respuesta: " + respuesta;
         }
 
-        // Función para obtener respuesta utilizando el modelo de Hugging Face
-        async function obtenerRespuestaDeModelo(question, context) {
-            // En este ejemplo, aquí puedes integrar una API de preguntas y respuestas
-            // como Hugging Face o TensorFlow.js con BERT.
-            // En esta versión solo devolveremos una frase que coincida con el contexto.
-            const fraseRespuesta = "Aquí iría la respuesta generada por el modelo (por ejemplo, usando BERT o T5)";
-            return fraseRespuesta;
+        // Función para obtener respuesta utilizando el modelo BERT de Hugging Face
+        async function obtenerRespuestaDeModelo(pregunta, contexto) {
+            const endpoint = "https://api-inference.huggingface.co/models/deepset/roberta-large-squad2"; // Usar el modelo BERT o RoBERTa preentrenado
+            const token = 'tu_token_de_huggingface'; // Sustituye con tu token de Hugging Face
+
+            const requestData = {
+                inputs: {
+                    question: pregunta,
+                    context: contexto
+                }
+            };
+
+            try {
+                const response = await fetch(endpoint, {
+                    method: 'POST',
+                    headers: {
+                        'Authorization': `Bearer ${token}`,
+                        'Content-Type': 'application/json'
+                    },
+                    body: JSON.stringify(requestData)
+                });
+
+                const data = await response.json();
+
+                // Extraer la respuesta del modelo
+                if (data && data.answer) {
+                    return data.answer;
+                } else {
+                    return "No se pudo encontrar una respuesta.";
+                }
+
+            } catch (error) {
+                console.error("Error al obtener la respuesta de Hugging Face:", error);
+                return "Error al obtener la respuesta.";
+            }
         }
     </script>
 </body>