Update app.py

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@@ -26,10 +26,6 @@ vectordb_guia = Chroma(persist_directory="./vector_db_guia2", embedding_function
 # Prepare the list of vector databases
 vectordb_list = [vectordb_PEI, vectordb_guia]
 
-# Si el usuario ha subido documentos personalizados, incluir su base de datos vectorial
-if 'vectordb_custom' in st.session_state:
-    vectordb_list.append(st.session_state['vectordb_custom'])
-
 client = Groq(api_key=api_key)
 
 # Inicializar el modelo de chat
@@ -69,10 +65,6 @@ if uploaded_files:
         if st.button("Añadir"):
             with st.spinner("Procesando documentos..."):
                 # Crear una base de datos vectorial en memoria
-                client_settings = Settings(
-                    chroma_api_impl="chromadb.api.local.LocalAPI",
-                    chroma_db_impl="chromadb.db.impl.sqlite.SqliteDB",
-                )
                 vectordb_custom = Chroma(
                     embedding_function=embeddings,
                     client_settings=client_settings,
@@ -97,11 +89,16 @@ if uploaded_files:
                     # Añadir los textos a la base de datos vectorial
                     vectordb_custom.add_texts(texts)
 
+                    
+
                 st.success("Documentos añadidos y procesados correctamente.")
 
                 # Guardar la base de datos vectorial en la sesión
                 st.session_state['vectordb_custom'] = vectordb_custom
 
+# Si el usuario ha subido documentos personalizados, incluir su base de datos vectorial
+if 'vectordb_custom' in st.session_state:
+    vectordb_list.append(st.session_state['vectordb_custom'])
 
 
 def mejorar_texto_con_IA(var_name, var_value, vectordb_list, nombre_curso):