Update app.py

app.py

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 import pandas as pd
+from langchain_groq import ChatGroq
 from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
 from langchain_chroma import Chroma
 from langchain_core.prompts import PromptTemplate
 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
 from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
 import gradio as gr
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 
 # Carga los datos de entrenamiento
 df = pd.read_csv('./botreformasconstrucciones.csv')
@@ -13,27 +13,32 @@ df = pd.read_csv('./botreformasconstrucciones.csv')
 # Crea un arreglo con los contextos
 context_data = []
 for i in range(len(df)):
-    context = ""
-    for j in range(3):
-        context += df.columns[j]
-        context += ": "
-        context += df.iloc[i, j]  # Cambia esto
-        context += " "
-    context_data.append(context)
+  context = ""
+  for j in range(3):
+    context += df.columns[j]
+    context += ": "
+    context += df.iloc[i, j]  # Cambia esto
+    context += " "
+  context_data.append(context)
+
+# Importa las bibliotecas necesarias
+import os
+from langchain_groq import ChatGroq
+from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
+from langchain_chroma import Chroma
 
-# Crea el tokenizer y el modelo de Llama-2
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llama-3.3-70b-versatile")
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llama-3.3-70b-versatile")
+# Obtiene la clave de API de Groq
+groq_key = os.environ.get('groq_api_keys')
 
-# Crea un pipeline para la generación de texto
-llm = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+# Crea un objeto ChatGroq con el modelo de lenguaje
+llm = ChatGroq(model="llama-3.1-70b-versatile", api_key=groq_key)
 
 # Crea un objeto HuggingFaceEmbeddings con el modelo de embeddings
 embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1")
 
 # Crea un objeto Chroma con el nombre de la colección
 vectorstore = Chroma(
-    collection_name="GnosticDev_asistente",
+    collection_name="reformas_construccion_juancarlos_y_yoises",
     embedding_function=embed_model,
 )