Update config.py

config.py

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-# models.py
+# config.py
 
-import torch
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-from sentence_transformers import SentenceTransformer
-from config import EMBEDDING_MODEL_NAME
+import os
 from pydantic import BaseModel, ConfigDict
 
 class MyModel(BaseModel):
     model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
 
-# Cargar el modelo de embeddings
-def load_embedding_model():
-    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
-    embedding_model = SentenceTransformer(EMBEDDING_MODEL_NAME, device=device)
-    return embedding_model
+# Configuraciones y variables de entorno
+PINECONE_API_KEY = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
+PINECONE_ENVIRONMENT = os.getenv("PINECONE_ENVIRONMENT")
 
-# Cargar el modelo Yi-Coder
-def load_yi_coder_model():
-    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
-    model_path = "01-ai/Yi-Coder-9B-Chat"  # Asegúrate de que esta ruta sea correcta
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
-    yi_coder_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16).to(device).eval()
-    return tokenizer, yi_coder_model, device
+# Configuraciones del modelo
+EMBEDDING_MODEL_NAME = "BAAI/bge-m3"
+INDEX_NAME = 'neonatos2'
+CONTEXT_FIELDS = ['Tag', 'Pregunta', 'Respuesta']
+SIMILARITY_THRESHOLD_DEFAULT = 0.5
+SYSTEM_PROMPT = """
+Eres un asistente en salud neonatal en Perú, responde y saluda de forma adecuada,
+solo responde en forma de texto de usuario no del chat completo.
+"""
+MAX_LENGTH_DEFAULT = 100