Update app.py

app.py

@@ -38,7 +38,7 @@ embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-
 
 # Crea un objeto Chroma con el nombre de la colección
 vectorstore = Chroma(
-    collection_name="mecanica_automotriz",
+    collection_name="reformas_construccion_juancarlos_y_yoises",
     embedding_function=embed_model,
 )
 
@@ -49,7 +49,7 @@ vectorstore.add_texts(context_data)
 retriever = vectorstore.as_retriever()
 
 # Crea un objeto PromptTemplate con el prompt
-template = ("""Tu eres un experto en mecánica automotriz, puedes responder preguntas sobre coches y motores.
+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 conytactar con nosotros
     Context: {context}
     Question: {question}
     Answer:""")
@@ -83,11 +83,11 @@ def rag_memory_stream(message, history):
 
 # Crea un objeto Gradio con la función y el título
 examples = [
-    "Mi coche no arranca, ¿qué puedo hacer?",
-    "¿Cómo puedo cambiar el aceite de mi coche?"
+    "¿Como pintar las paredes?",
+    "¿Cómo alicatar el suelo del baño?"
 ]
-description = "Aplicación de IA en tiempo real para responder preguntas sobre mecánica automotriz"
-title = "Experto en Mecánica Automotriz :)"
+description = "Aplicación de IA experta en reformas y construccion Juan Carlos y Moises"
+title = "Experto en construccion y reformas"
 demo = gr.ChatInterface(fn=rag_memory_stream,
                         type="messages",
                         title=title,