Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,6 @@ 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')
@@ -18,10 +17,16 @@ for i in range(len(df)):
   for j in range(3):
     context += df.columns[j]
     context += ": "
-    context += df.iloc[i, j]  
+    context += df.iloc[i, j]  # Cambia esto
     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')
 
@@ -44,9 +49,7 @@ 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, 
-ecommerce, aplicaciones con ia, debes responder cuestiones tecnicas a los posinles clientes, 
-y recordarles que para cualquier duda puede contactar conmigo mediante el chat que encontraras debajo a la derecha de la pantalla y me pondre contacto contigo lo antes posible, darle razones por las que soy la mejor opcion para contratar el desarrollo web, desde precios muy asequibles comparados con lo que les costaria en un estudio o empresa de desarrollo, gracias a ser freelancer ofrezco un soporte tecnico personal e ilimitado en soporte tecnico, y de regalo la version apk como aplicacion para android por cada web, ademas de un chatbot y asistente,
+template = ("""Tu eres un experto en reformas y construccion, asistente de reformas y construccion juan carlos y moises, responderas a los clientes sobre sus dudas, y les remitiras si no encuentras una respuesta a contactar con nosotros al telefono 697 945 127 - 622 523 309, whatsapp o enviar un formulario en nuestfa pagina de contacto
     Context: {context}
     Question: {question}
     Answer:""")
@@ -55,19 +58,22 @@ y recordarles que para cualquier duda puede contactar conmigo mediante el chat q
 rag_prompt = PromptTemplate.from_template(template)
 
 # Crea un objeto StrOutputParser para parsear la salida
-output_parser = StrOutputParser()
+from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
 
 # Crea un objeto RunnablePassthrough para ejecutar el modelo
-runnable_passthrough = RunnablePassthrough()
+from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
 
 # Crea un objeto rag_chain con el modelo y el prompt
 rag_chain = (
-    {"context": retriever, "question": runnable_passthrough}
+    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
     | rag_prompt
     | llm
-    | output_parser
+    | StrOutputParser()
 )
 
+# Importa la biblioteca Gradio
+import gradio as gr
+
 # Crea una función para procesar la entrada del usuario
 def rag_memory_stream(message, history):
     partial_text = ""
@@ -77,12 +83,11 @@ def rag_memory_stream(message, history):
 
 # Crea un objeto Gradio con la función y el título
 examples = [
-    "¿Cómo instalar wordpress por FTP?",
-    "¿Como limpiar un wordpress hackeado?",
-    "¿Cómo importar productos en wooocommerce?"
+    "¿Como pintar las paredes?",
+    "¿Cómo alicatar el suelo del baño?"
 ]
-description = "Aplicación de IA desarrollada por GnosticDev, experta en desarrollo web"
-title = "Gnostic Developer Asistente :)"
+description = "Aplicación de IA desarrollada por GnoscticDev para servirle :)"
+title = "Experto en desarrollo web"
 demo = gr.ChatInterface(fn=rag_memory_stream,
                         type="messages",
                         title=title,