added the .py lmao

app.py

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+from dotenv import load_dotenv
+from together import Together
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+import vecs
+import gradio as gr
+import os 
+
+load_dotenv()
+
+user = os.getenv("user")
+password = os.getenv("password")
+host = os.getenv("host")
+port = os.getenv("port")
+db_name = "postgres"
+DB_CONNECTION = f"postgresql://{user}:{password}@{host}:{port}/{db_name}"
+vx = vecs.create_client(DB_CONNECTION)
+model = SentenceTransformer('Snowflake/snowflake-arctic-embed-xs')
+client = Together(api_key=os.getenv('TOGETHER_API_KEY'))
+
+def query_db(query, limit = 5, filters = {}, measure = "cosine_distance", include_value = False, include_metadata=False, table = "2023"):
+  query_embeds = vx.get_or_create_collection(name= table, dimension=384)
+  ans = query_embeds.query(
+      data=query,
+      limit=limit,
+      filters=filters,
+      measure=measure,
+      include_value=include_value,
+      include_metadata=include_metadata,
+  )
+  return ans  
+
+def construct_result(ans):
+  results = ""
+  for i in range(0, len(ans)):
+    a, b = ans[i][2].get("sentencia"), ans[i][2].get("fragmento")
+    results += (f"En la sentencia {a}, se dijo {b}\n")
+  return results
+
+def sort_by_score(item):
+  return item[1]
+
+def referencias(results):
+  references = 'Sentencias encontradas: \n'
+  enlistadas = []
+  for item in results: 
+    if item[2].get('sentencia') in enlistadas: 
+      pass
+    else: 
+      references += item[2].get('sentencia')+ ' '
+      enlistadas.append(item[2].get('sentencia'))
+  return references
+
+def live_inference(messages, max_new_tokens = 512):
+    response = client.chat.completions.create(
+    model="meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo",
+    messages = messages,
+    max_tokens = max_new_tokens
+    )
+    return response.choices[0].message.content
+
+def inference(hechos, investigacion, teoria):
+  encoded_prompt1 = model.encode(investigacion)
+  years = range(2019, 2025)
+  results = []
+  for year in years:
+    results.extend(query_db(encoded_prompt1, include_metadata = True, table = str(year), include_value=True, limit = 5))
+  results.sort(key=sort_by_score, reverse=True)
+  researchAI=[
+        {"role": "system", "content": f"""
+                Eres Ticio, un asistente de investigación jurídica. Tu deber es organizar el contenido de las sentencias de la jurisprudencia de acuerdo 
+                a las necesidades del usuario. Debes responder solo en español. Debes responder solo en base a la información del contexto a continuación.
+                Siempre debes mencionar la fuente en tu escrito, debe tener un estilo formal y juridico.
+                Contexto: 
+                {construct_result(results)}
+                """
+        },
+        {"role": "user", "content": investigacion},
+    ]
+  research = live_inference(researchAI, max_new_tokens=1024)
+  factsAI =[
+        {"role": "system", "content": f"""
+                Eres Ticio, un asistente de redacción jurídica. Debes ayudar a organizar el texto de los hechos. 
+                el texto debe verse como una lista numerada de parrafos con la siguiente estructura: 
+                numero. fecha. descripción del evento. 
+                Debes usar lenguaje juridico y profesional para explicar el evento y explicarlos de la forma que mejor beneficie 
+                la teoría del caso del usuario.
+                Teoría del caso:
+                {teoria}
+                """
+        },
+        {"role": "user", "content": hechos},
+    ]
+  facts = live_inference(factsAI, max_new_tokens=1024)
+  argsAI = [
+        {"role": "system", "content": f"""
+                Eres Ticio, un asistente de redacción jurídica. Tu tarea es redactar los fundamentos de derecho de la tutela del usuario.
+                Para redactar unos fundamentos de derecho debes escribir varios argumentos en uno o dos parrafos de la siguiente forma:
+                Fuente juridica (artiuclo de un decreto, ley o resolución).
+                Estandar jurídico (debes mencionar una sentencia judicial que interprete la fuente juridica y explique como se debe aplicar). 
+                Aplicación al caso (debes explicar en varios parrafos el analisis detallados donde menciones las fuentes y estandares porque los hechos del caso se ajustan al estandar que mencionaste antes).
+
+                Redacta la aplicación del caso en parrafos continuos sin bullet points
+                Debes utilizar las fuentes y estandares juridicos que aparezcan en la investigación que te proporciona el usuario
+                El argumento debe ayudar a defender la postura de la teoría del caso
+                Teoría del caso:
+                {teoria}
+
+                Hechos:
+                {facts}
+
+                recuerda redactar de forma que expliques en lenguaje juridico y técnico el analisis de cada uno de los argumentos 
+                """
+        },
+        {"role": "user", "content": research},
+    ]
+  args = live_inference(argsAI, max_new_tokens=1536)
+  return "**Hechos**: \n\n" + facts + "\n\n **Fundamentos**: \n\n" + args
+  
+
+with gr.Blocks() as demo:
+      hechos = gr.Textbox(label = "Hechos", lines = 15, show_label = True, show_copy_button= True)
+      tema = gr.Textbox(label = "Investigación", lines = 1, show_label = True, show_copy_button= True)
+      teoria = gr.Textbox(label = "Teoría del caso", lines = 5, show_label = True, show_copy_button= True)
+      btn = gr.Button("Generar")
+      output = gr.Markdown(label = "respuesta", show_label = True, show_copy_button= True)
+      btn.click(fn=inference, inputs=[hechos, tema, teoria], outputs=output, api_name=False)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.queue()
+    demo.launch(show_api=False, debug= True)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+vecs
+together
+gradio
+sentence-transformers