fix app file

app.py

@@ -13,6 +13,7 @@ from pythainlp import Tokenizer
 import pickle
 import evaluate
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity,euclidean_distances
+import gradio as gr
 
 print(torch.cuda.is_available())
 
@@ -215,20 +216,13 @@ bot = ChatbotModel()
 
 """#Gradio"""
 
-import gradio as gr
 
 EXAMPLE_PATH = ["หลิน ไห่เฟิง มีชื่อเรียกอีกชื่อว่าอะไร" , "ใครเป็นผู้ตั้งสภาเศรษฐกิจโลกขึ้นในปี พ.ศ. 2514 โดยทุกปีจะมีการประชุมที่ประเทศสวิตเซอร์แลนด์", "โปรดิวเซอร์ของอัลบั้มตลอดกาล ของวงคีรีบูนคือใคร", "สกุลเดิมของหม่อมครูนุ่ม นวรัตน ณ อยุธยา คืออะไร"]
 
-demoFaiss = gr.Interface(fn=bot._chatbot.predict_faiss, inputs="text", outputs="text", examples=EXAMPLE_PATH, title="TH wiki (just Faiss)")
-demoBert = gr.Interface(fn=bot._chatbot.predict_bert_embedding, inputs="text", outputs="text",examples=EXAMPLE_PATH, title="TH wiki (Faiss & Model)")
-demoSemantic = gr.Interface(fn=bot._chatbot.predict_semantic_search, inputs="text", outputs="text",examples=EXAMPLE_PATH, title="TH wiki (Semantic Search & Model)")
-demoWithoutFiss = gr.Interface(fn=bot._chatbot.predict_without_faiss, inputs="text", outputs="text",examples=EXAMPLE_PATH, title="TH wiki (just Model)")
+demoFaiss = gr.ChatInterface(fn=bot._chatbot.predict_faiss, examples=EXAMPLE_PATH)
+demoBert = gr.ChatInterface(fn=bot._chatbot.predict_bert_embedding,examples=EXAMPLE_PATH)
+demoSemantic = gr.ChatInterface(fn=bot._chatbot.predict_semantic_search,examples=EXAMPLE_PATH)
+demoWithoutFiss = gr.ChatInterface(fn=bot._chatbot.predict_without_faiss,examples=EXAMPLE_PATH)
 
 demo = gr.TabbedInterface([demoFaiss, demoWithoutFiss, demoBert, demoSemantic], ["Faiss", "Model", "Faiss & Model", "Semantic Search & Model"])
-demo.launch()
-if __name__ == "__main__":
-    df = load_data()
-    model, tokenizer = load_model('wangchanberta-hyp')
-    embedding_model = load_embedding_model()
-    index = set_index(prepare_sentences_vector(load_embeddings(EMBEDDINGS_PATH)))
-    interface.launch()
+demo.launch()