Update modelo.py

modelo.py

@@ -8,10 +8,12 @@ from langchain_openai import ChatOpenAI
 from langchain_community.vectorstores import FAISS
 from langchain_community.document_loaders import HuggingFaceDatasetLoader
 from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+#os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets("OPENAI_API_KEY") 
 
-
-def get_chain(openai_key):
-    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_key  # agregada en la config de hugginface
+def get_chain():
+ # agregada en la config de hugginface
     #Embeddings que transforman a vectores densos multidimensionales las preguntas del SII
     embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
         model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",     # Ruta a modelo Pre entrenado
@@ -37,8 +39,8 @@ def get_chain(openai_key):
     
     prompt_template = """Usa los siguientes fragmentos de contextos para responder una pregunta al final. Por favor sigue las siguientes reglas:
     1. Si la pregunta requiere vinculos, por favor retornar solamente las vinculos de los vinculos sin respuesta
-    2. Si no sabes la respuesta, no inventes una respuesta. Solamente di **No pude encontrar la respuesta definitiva, pero tal vez quieras ver los siguientes vinculos** y agregalos a la lista de vinculos.
-    3. Si encuentras la respuesta, escribe una respuesta concisa y agrega la lista de vinculos que sean usadas **directamente** para derivar la respuesta.
+    2. Si no sabes la respuesta, no inventes una respuesta. Solamente di **No pude encontrar la respuesta definitiva, pero, tal vez quieras ver los siguientes vínculos** y agregalos a la lista de vínculos.
+    3. Si encuentras la respuesta, escribe una respuesta concisa y agrega la lista de víinculos relevantes para derivar la respuesta.
     
     {contexto}