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CHANGED
@@ -8,9 +8,7 @@ from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
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import os
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import zipfile
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def descomprimir_archivo_zip(ruta_zip, ruta_destino):
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"""
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Descomprime un archivo ZIP en la ruta de destino especificada.
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@@ -50,6 +48,8 @@ def cargar_base_datos(directorio_data,embedder):
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#Inicializar LLM y Embedding de Amazon BedRock
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def initLLM():
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return ChatBedrock(model_id="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0")
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def initEmbedder():
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@@ -71,11 +71,6 @@ def handle_chat(message, history):
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# Definir la interfaz de Gradio
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with gr.Blocks() as demo:
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# with gr.Column():
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# # Elemento para subir archivos
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# pdf_upload =gr.UploadButton("📁 Upload PDF", file_types=[".pdf"])
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# pdf_upload.upload(fn=handle_pdf_upload,inputs=pdf_upload)
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with gr.Column():
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# Elementos para el chat
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chatbot = gr.ChatInterface(fn=handle_chat, undo_btn=None,clear_btn=None,retry_btn=None)
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import os
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import zipfile
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+
#el archivo ruta_zip debe existir y es el directorio compreso con la base de datos vectorial Chromadb
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def descomprimir_archivo_zip(ruta_zip, ruta_destino):
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"""
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14 |
Descomprime un archivo ZIP en la ruta de destino especificada.
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#Inicializar LLM y Embedding de Amazon BedRock
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#Las variables de ambiente AWS_ACCESS_KEY_ID AWS_SECRET_ACCESS_KEY AWS_DEFAULT_REGION se deben configurar
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#en los secretos y variables de ambiente de HuggingFace
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def initLLM():
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54 |
return ChatBedrock(model_id="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0")
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55 |
def initEmbedder():
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# Definir la interfaz de Gradio
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with gr.Blocks() as demo:
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# Elementos para el chat
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chatbot = gr.ChatInterface(fn=handle_chat, undo_btn=None,clear_btn=None,retry_btn=None)
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