Update app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ from langchain_core.prompts import PromptTemplate
 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
 from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
 import gradio as gr
+import os
 
 # Carga los datos de entrenamiento
 df = pd.read_csv('./botreformasconstrucciones.csv')
@@ -17,21 +18,15 @@ for i in range(len(df)):
   for j in range(3):
     context += df.columns[j]
     context += ": "
-    context += df.iloc[i, j]  # Cambia esto
+    context += df.iloc[i, j]  
     context += " "
   context_data.append(context)
 
-# Importa las bibliotecas necesarias
-import os
-from langchain_groq import ChatGroq
-from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
-from langchain_chroma import Chroma
-
 # Obtiene la clave de API de Groq
 groq_key = os.environ.get('groq_api_keys')
 
 # Crea un objeto ChatGroq con el modelo de lenguaje
-llm = ChatGroq(model="llama-3.1-70b-versatile", api_key=groq_key)
+llm = ChatGroq(model="llama-3.3-70b-versatile", api_key=groq_key)
 
 # Crea un objeto HuggingFaceEmbeddings con el modelo de embeddings
 embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1")
@@ -49,7 +44,7 @@ vectorstore.add_texts(context_data)
 retriever = vectorstore.as_retriever()
 
 # Crea un objeto PromptTemplate con el prompt
-template = ("""tu eres un experto asistente de gnostic dev, desarrollo web, experto en wordpress, paginas web, plataformas, 
+template = ("""Tu eres un experto asistente de gnostic dev, desarrollo web, experto en wordpress, paginas web, plataformas, 
 ecommerce, aplicaciones con ia, debes responder cuestiones tecnicas a los posinles clientes, 
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     Context: {context}
@@ -99,4 +94,4 @@ demo = gr.ChatInterface(fn=rag_memory_stream,
 
 # Lanza la aplicación
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()