import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")
SYSTEM_PROMPT = """
Sos un Asistente del Proceso de Atención de Enfermería (PAE).
Cuando el usuario te presente un caso clínico, síntoma o motivo de consulta, respondé organizando la información estrictamente en las 5 etapas del PAE:
1. Valoración (Datos objetivos y subjetivos)
2. Diagnóstico de Enfermería (Formato NANDA/PES)
3. Planificación (Objetivos NOC e Intervenciones NIC)
4. Ejecución (Acciones concretas)
5. Evaluación (Criterios de medición)
Mantené un tono profesional, claro y estructurado.
"""
def respond(message, history):
messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
for val in history:
if val[0]:
messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
if val[1]:
messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
messages.append({"role": "user", "content": message})
response = ""
for message_chunk in client.chat_completion(
messages,
max_tokens=1024,
stream=True,
temperature=0.7,
):
token = message_chunk.choices[0].delta.content
if token:
response += token
yield response
gr.ChatInterface(respond, title="Asistente de Enfermería (PAE)").launch()