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 # Mori Bot 🤖
 
-Mori es un asistente conversacional especializado en ciencia de datos y aprendizaje automático, diseñado para responder preguntas técnicas o sociales de manera contextual.
-Integra un sistema de clasificación con BERT para enrutar preguntas hacia el modelo más adecuado según su intención.
+Mori es un asistente técnico especializado en ciencia de datos, estadística y aprendizaje automático. Utiliza dos modelos principales: un FLAN-T5 fine-tuned y un modelo Qwen sin ajuste adicional.
+
+El modelo FLAN-T5 ajustado puede complementarse con RAG mediante una base vectorial FAISS generada a partir del propio dataset de entrenamiento, lo que permite recuperar ejemplos relevantes y ofrecer respuestas más precisas y coherentes.
+
+El objetivo de Mori es demostrar la viabilidad de construir una herramienta complementaria, de fácil desarrollo y acceso, que ayude a resolver dudas relacionadas con temas del procesamiento de datos.
 
 ## ⚙️ Arquitectura del sistema
 
-1. El usuario formula una pregunta.
+El usuario formula una pregunta que es procesada y enviada, según la selección del propio usuario, a uno de dos modelos que generarán una respuesta a partir del input recibido.
 
-2. El clasificador BERT predice el contexto: técnico o social.
+Cuando se selecciona el modelo FLAN-T5, la pregunta es enviada a un modelo FLAN-T5 fine-tuned para este proyecto. Por ahora, este modelo solo puede responder preguntas con estructuras específicas, tal como se indica en la interfaz.
 
-3. Según el resultado:
+Además, el usuario puede activar o desactivar el uso de RAG desde la barra lateral de la aplicación. Esta opción aplica únicamente cuando se está utilizando el modelo FLAN-T5. En este caso, el sistema recupera información relevante desde una base vectorial FAISS para construir una respuesta más precisa y contextual.
 
-    - Técnico → Se aplica prompt engineering con contexto temático, y se usa un modelo t5-base fine-tuned.
+Por otro lado, si el usuario selecciona el modelo Qwen, el input se envía directamente a dicho modelo para la generación de texto, sin pasar por el módulo RAG.
 
-    - Social  → Se envía directamente al modelo social.
+En ambos modelos es posible elegir diferentes personalidades para la respuesta: exacto o creativo.
 
-4. Se genera una respuesta mediante el modelo correspondiente.
+- La personalidad **exacta** produce respuestas concisas, directas y alineadas con la intención del usuario.
+- La personalidad **creativa** permite respuestas más libres y expresivas, aunque con mayor riesgo de errores o menor precisión técnica.
 
 #### 📌 Puedes ver el diagrama del flujo a continuación:
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 <!--  ![Mori Workflow](./mori_workflow.png) -->
 
 ## 🧠 Modelos
 
-- Clasificador de contexto: [`tecuhtli/mori-context-model`](https://huggingface.co/tecuhtli/mori-context-model)
-- Modelo técnico: [`tecuhtli/mori-tecnico-model`](https://huggingface.co/tecuhtli/mori-tecnico-model)
-- Modelo social: [`tecuhtli/mori-social-model`](https://huggingface.co/tecuhtli/mori-social-model)
+- Modelo técnico: [`FLAN-T5 fine-tuned`](https://huggingface.co/tecuhtli/mori-tecnico-model)  
+- Base de datos vectorial: [`FAISS`](https://huggingface.co/datasets/tecuhtli/Mori_FAISS_Full)  
+- Modelo Qwen: [`Qwen 2-1.5B Instruct`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct)
 
 ## 🚀 Cómo usar
 
-1. Escribe una pregunta (puede ser técnica o informal).
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-2. Mori la clasificará automáticamente.
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-3. Obtendrás una respuesta adaptada al tipo de contexto.
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-## 🧪 Entrenamiento y datos
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-- Web scraping (fuentes técnicas y Wikipedia)
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-- Curación manual de conceptos y ejemplos
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-- Paráfrasis de preguntas para mejorar generalización
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-- Contextos temáticos para enriquecer las entradas técnicas
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-- Modelos fine-tuned con t5-base y bert-base-uncased
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+1. Ingresa tu pregunta sobre procesamiento de datos.  
+2. Elige el modelo con el que deseas obtener la respuesta.  
+3. Recibirás una respuesta generada de acuerdo con tus selecciones.
 
 ## ✨ Hecho por
 
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 [**@tecuhtli**](https://huggingface.co/tecuhtli) con ayuda de GPT, conocido entre amigos como GTRzilla 🦖.
 
 ![Made with Hugging Face](https://img.shields.io/badge/Made%20with-HuggingFace-orange?logo=huggingface)
 ![Built with Streamlit](https://img.shields.io/badge/Built%20with-Streamlit-FF4B4B?logo=streamlit)
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