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+# Importacion de Librerias
+import os
+import openai
+from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, ServiceContext, VectorStoreIndex
+from llama_index.core import (
+    SimpleDirectoryReader,
+    VectorStoreIndex,
+    ServiceContext,
+    StorageContext,
+    Response,
+    Document,
+    load_index_from_storage
+)
+from llama_index.llms.openai import OpenAI
+import gradio as gr
+from gradio import components
+import textwrap
+import datetime
+
+openai.api_key = os.environ.get('openai_key')
+os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.environ.get('openai_key')
+
+
+# Cargar modelo
+exec(os.environ.get('storage_context'))
+
+
+
+### Inicio context ###
+
+# load index
+storage_context = StorageContext.from_defaults(persist_dir = "./")
+index = load_index_from_storage(storage_context, index_id="vector_index")
+print("Se cargó el index.")
+
+
+# load from disk
+
+llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.1)
+query_engine = index.as_query_engine(llm=llm, streaming=True)
+
+prompt = """Responder en español: """
+
+### Fin context ###
+
+
+
+import gradio as gr
+from gradio import components
+import textwrap
+
+
+def responder(pregunta):
+    # Respuesta con prompt sumado a la pregunta
+    respuesta = query_engine.query(prompt + pregunta)
+
+    # Muestra la cadena que se va formando palabra por palabra
+    partial_message = ""
+    for chunk in respuesta.response_gen:
+        partial_message += chunk
+        yield partial_message
+
+
+
+
+# Definir la interfaz de usuario con Gradio
+with gr.Blocks(theme='sudeepshouche/minimalist') as demo:
+
+    gr.Markdown("""
+    # Pharma.IA
+    Realiza preguntas
+    """)
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            pregunta = gr.Text(label="Pregunta", placeholder='Escribe tu pregunta aquí...')
+
+            with gr.Row():
+                btn_send = gr.Button(value="Preguntar", variant="primary")
+                clear = gr.Button(value="Limpiar")
+
+            #gr.Examples(label="Ejemplos", examples=[""], inputs=[pregunta])
+
+        with gr.Column():
+            response = gr.Textbox(label="Respuesta")
+
+    btn_send.click(responder, inputs=[pregunta], outputs=[response])
+    clear.click(lambda: None, None, pregunta, queue=False)
+
+demo.queue()
+demo.launch()