Update app.py

app.py

@@ -52,7 +52,7 @@ if __name__=="__main__":
     
     # Generación de embeddings y almacenamiento en base de datos ChromaDB
     embeddings = EmbeddingGen("sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")
-    vectorstore = Chroma.from_documents(list(tqdm(textos, desc="Procesando documentos", unit="doc")), embeddings)
+    vectorstore = Chroma.from_documents(list(tqdm(textos[:10], desc="Procesando documentos", unit="doc")), embeddings)
     print("Vectorizado terminado")
     retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 3})
     print("Carga del modelo")