changes theme

app.py

@@ -45,7 +45,45 @@ def query_chroma(collection, embedding, authors):
 
     return formatted_results
 
-with gr.Blocks(css=".custom-markdown { border: 1px solid #ccc; padding: 10px; border-radius: 5px; }")  as demo:
+
+theme = gr.themes.Soft(
+    primary_hue="indigo",
+    secondary_hue="slate",
+    neutral_hue="slate",
+    spacing_size="lg",
+    radius_size="lg",
+    text_size="lg",
+    font=["Helvetica", "sans-serif"],
+    font_mono=["Courier", "monospace"],
+).set(
+    body_text_color="*neutral_800",
+    block_background_fill="*neutral_50",
+    block_border_width="0px",
+    button_primary_background_fill="*primary_600",
+    button_primary_background_fill_hover="*primary_700",
+    button_primary_text_color="white",
+    input_background_fill="white",
+    input_border_color="*neutral_200",
+    input_border_width="1px",
+    checkbox_background_color_selected="*primary_600",
+    checkbox_border_color_selected="*primary_600",
+)
+
+custom_css = """
+.custom-markdown { 
+    border: 1px solid var(--neutral-200); 
+    padding: 15px; 
+    border-radius: var(--radius-lg);
+    background-color: var(--color-background-primary);
+    margin-bottom: 15px;
+}
+.custom-markdown p {
+    margin-bottom: 10px;
+    line-height: 1.6;
+}
+"""
+
+with gr.Blocks(theme=theme, css=custom_css) as demo:
     gr.Markdown("Geben Sie ein, wonach Sie suchen möchten (Query), filtern Sie nach Autoren (ohne Auswahl werden alle durchsucht) und klicken Sie auf **Suchen**, um zu suchen. Trennen Sie mehrere Fragen durch Semikola; die Suche dauert, unabhängig von der Anzahl der Abfragen, etwa 40 Sekunden, da das Embeddingmodell jedes Mal auf eine GPU geladen werden muss.")
     #database_inp = gr.Dropdown(label="Database", choices=["German", "English"], value="German")
     author_inp = gr.Dropdown(label="Autoren", choices=authors_list_de, multiselect=True)