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app.py CHANGED
@@ -38,7 +38,7 @@ embed_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-
38
 
39
  # Crea un objeto Chroma con el nombre de la colección
40
  vectorstore = Chroma(
41
- collection_name="unipapel_papeleria",
42
  embedding_function=embed_model,
43
  )
44
 
@@ -48,28 +48,11 @@ vectorstore.add_texts(context_data)
48
  # Crea un objeto retriever con la colección
49
  retriever = vectorstore.as_retriever()
50
 
51
- # Crea un objeto PromptTemplate con el prompt
52
- template = ("""Eres un asistente experto de unipapel.es, especializado en temas relacionados con la papelería. Tu función es ofrecer orientación a los clientes que realicen preguntas. Si no encuentras una respuesta, invítalos a contactar con nosotros. Puedes proporcionar información sobre nuestras categorías de productos según lo que te soliciten. La URL de la tienda es www.unipapel.es. A continuación, algunas de nuestras categorías:
53
-
54
- Accesorios para pizarras
55
-
56
- Acuarelas y lápices acuarelables
57
-
58
- Archivadores de palanca
59
-
60
- Blocs de dibujo
61
-
62
- Bolígrafos
63
-
64
- Carpetas clasificadoras
65
-
66
- Cuadernos de caligrafía
67
-
68
- Papelería escolar
69
-
70
- Pegamentos y adhesivos
71
-
72
- Pizarras blancas
73
 
74
  Context: {context}
75
  Question: {question}
@@ -104,11 +87,11 @@ def rag_memory_stream(message, history):
104
 
105
  # Crea un objeto Gradio con la función y el título
106
  examples = [
107
- "¿Qué tipo de bolígrafos son ideales para tomar apuntes en clase?",
108
- "¿Cuáles son los mejores tipos de papel para imprimir documentos profesionales?",
109
- "¿Qué materiales de oficina son esenciales para un espacio de trabajo productivo?"
110
  ]
111
- description = "Chatbot con Unipapel"
112
 
113
  demo = gr.ChatInterface(fn=rag_memory_stream,
114
  type="messages",
 
38
 
39
  # Crea un objeto Chroma con el nombre de la colección
40
  vectorstore = Chroma(
41
+ collection_name="asesoria_manuel",
42
  embedding_function=embed_model,
43
  )
44
 
 
48
  # Crea un objeto retriever con la colección
49
  retriever = vectorstore.as_retriever()
50
 
51
+ # Crea un objeto PromptTemplate con el promptgroq_api_keysgroq_api_keysgroq_api_keysgroq_api_keys
52
+ template = ("""Eres un asistente para asesoria manuel, cada vez que un usuario te pregunte algo relacionado a nuestros servicios les ofreceras una respuesta segun el departamentoue necesite,
53
+ que os llame al telefono 91123456 , y le recordaras que estamos abiertos de lubnes a viernes de 9 a 8 de la tarde, si te pregunta sobre algo referente a
54
+ contratos y compraventas le diras que pase por la oficina los dias martes a pedir cita, y si te pregungta algo que no tenga relacion con nuestra empresa debes decirle que solo
55
+ eres un asistente que responde a preguntas de asesoramiento y asuntos referentes.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
56
 
57
  Context: {context}
58
  Question: {question}
 
87
 
88
  # Crea un objeto Gradio con la función y el título
89
  examples = [
90
+ "¿Cusnto denbo pagar a hacienda cpon mi empresa?",
91
+ "¿Trabajais con inmobiliaria?",
92
+
93
  ]
94
+ description = "Chatbot con Asesoria Manuel"
95
 
96
  demo = gr.ChatInterface(fn=rag_memory_stream,
97
  type="messages",