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47
  chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
48
 
49
  def calcular_similitud(texto):
50
- resultado = chain.run({"query": query, "texto": texto})
51
- return float(resultado)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
52
 
53
  # Calcular la similitud para cada job title
54
  df['Score'] = df['job_title'].apply(calcular_similitud)
 
47
  chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template)
48
 
49
  def calcular_similitud(texto):
50
+ prompt = {"query": query, "texto": texto}
51
+ resultado = chain.run(prompt)
52
+
53
+ # Usar expresiones regulares para extraer el puntaje de similitud
54
+ match = re.search(r"(\d+\.\d+)", resultado)
55
+ if match:
56
+ score = float(match.group(1))
57
+ return score
58
+ else:
59
+ st.error(f"No se pudo extraer el puntaje de similitud del resultado: {resultado}")
60
+ return None
61
 
62
  # Calcular la similitud para cada job title
63
  df['Score'] = df['job_title'].apply(calcular_similitud)