Update app.py

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@@ -8,8 +8,8 @@ import os
 
 #sft_model = "somosnlp/ComeBien_mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit"
 #base_model_name = "unsloth/Mistral-7B-Instruct-v0.2"
-sft_model = "somosnlp/ComeBien_gemma-2b-it-bnb-4bit"
-#sft_model = "somosnlp/RecetasDeLaAbuela5k_gemma-2b-bnb-4bit"
+#sft_model = "somosnlp/ComeBien_gemma-2b-it-bnb-4bit"
+sft_model = "somosnlp/RecetasDeLaAbuela5k_gemma-2b-bnb-4bit"
 base_model_name = "unsloth/gemma-2b-bnb-4bit"
 #base_model_name = "unsloth/gemma-2b-it-bnb-4bit"
 
@@ -71,10 +71,10 @@ def mostrar_respuesta(pregunta, contexto):
 
 # Ejemplos de preguntas
 mis_ejemplos = [
-    ["¿Dime el nivel de calorías de la tortilla de patatas?", "Cocinero español", model, tokenizer],
-    ["¿Dime el nivel de grasas del ceviche?", "Cocinero peruano", model, tokenizer],
-    ["¿Dime la cantidad de fibra de los frijoles?", "Cocinero de México", model, tokenizer],
-    ["¿Dime el valor nutricional de la tortilla de patatas?", "Cocinero español", model, tokenizer],
+    ["¿Dime el nivel de calorías de la tortilla de patatas?", "Eres un agente experto en nutrición y cocina.", model, tokenizer],
+    ["¿Dime el nivel de grasas del ceviche?", "Eres un agente experto en nutrición y cocina.", model, tokenizer],
+    ["¿Dime la cantidad de fibra de los frijoles?", "Eres un agente experto en nutrición y cocina.", model, tokenizer],
+    ["¿Dime el valor nutricional de la tortilla de patatas?", "Eres un agente experto en nutrición y cocina.", model, tokenizer],
     
 ]