Add application file

app.py

@@ -10,29 +10,33 @@ def encode_image_to_base64(image_path):
     return encoded_string
 
 def slow_api_response(message, history):
- 
+    # Simular el texto de la respuesta
     response_text = "Aquí tienes una imagen de la propiedad:"
     
+    # Convertir la imagen local a base64
     image_base64 = encode_image_to_base64("baño.jpeg")
     
+    # Generar la imagen en formato HTML (etiqueta img con base64)
+    html_image = f'<img src="data:image/jpeg;base64,{image_base64}" alt="Imagen de la propiedad" width="300"/>'
+
+    # Mostrar el texto de forma progresiva
     for i in range(len(response_text)):
         time.sleep(0.05)
         yield response_text[:i + 1]
-    
 
-    image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_base64)))
-    yield image
+    # Retornar la imagen en formato HTML como parte de la conversación
+    yield html_image
 
+# Ejemplos para el chat
 examples = [
     ["Hola, quiero ver la propiedad", []],
     ["¿Tienen más fotos?", []]
 ]
 
+# Crear la interfaz de chat
 demo = gr.ChatInterface(
     fn=slow_api_response,
     examples=examples,
     title="Simulación de AI Assistant",
-    description="muestra la imagen de la propiedad",
+    description="Muestra la imagen de la propiedad en el chat como HTML.",
 ).launch()
-
-