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+
 import gradio as gr
+from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
+from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
+from llama_index.core.embeddings import HuggingFaceEmbedding
+from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbeddingModel
+from llama_index.llms import HuggingFaceLLM
+from llama_index.core import Settings
+
+# Paso 1: Configuración del modelo
+embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
+llm = HuggingFaceLLM(model="tiiuae/falcon-rw-1b", tokenizer="tiiuae/falcon-rw-1b", context_window=2048)
+Settings.embed_model = embed_model
+Settings.llm = llm
+Settings.node_parser = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)
 
-with open("Silabo 8236 JHA 2025-26.pdf", "rb") as f:
-    silabo = f.read()
+# Paso 2: Cargar PDFs y construir índice
+documents = SimpleDirectoryReader(input_dir=".", recursive=True, required_exts=[".pdf"]).load_data()
+index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
 
-with open("PHSC 8236 2025-26 Schedule.pdf", "rb") as f:
-    calendario = f.read()
+# Paso 3: Crear chatbot
+query_engine = index.as_query_engine()
 
 def responder(pregunta):
-    respuesta = (
-        "Hola, soy tu Asistente de Bioestadística. Actualmente no estoy conectado a un modelo de lenguaje, "
-        "pero puedo ayudarte a navegar el contenido del curso. Por favor consulta el sílabo o calendario."
-    )
-    return respuesta
+    respuesta = query_engine.query(pregunta)
+    return str(respuesta)
 
 iface = gr.Interface(fn=responder, inputs="text", outputs="text",
                      title="Asistente de Bioestadística",
-                     description="Haz una pregunta sobre el curso. Usa el sílabo o calendario como referencia.")
-
+                     description="Haz una pregunta sobre el curso. Responderé basándome en el sílabo y calendario oficial.")
 iface.launch()

requirements.txt

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 gradio
+llama-index
+transformers
+sentence-transformers
+torch
+accelerate