import streamlit as st import json import time from config import Config from pinecode_quieries import PinecodeProposalQueries extractive_query = PinecodeProposalQueries (es_host = Config.es_host, es_index = Config.proposals_index, es_user = Config.es_user, es_password = Config.es_password, reader_name_or_path = Config.reader_model_name_or_path, use_gpu = Config.use_gpu) def fake_search(question, retriever_top_k, reader_top_k): #p1_result = query.search_by_query(query = question, retriever_top_k = retriever_top_k, reader_top_k = reader_top_k, es_index = "informecomisionverdad") result = [] p = """ La masacre de Bojayá fue perpetrada por el Frente José María Córdoba, de las FARC-EP, al lanzar un cilindro bomba que cayó en una iglesia en la que los pobladores se refugiaban del enfrentamiento de este grupo con el Bloque Élmer Cárdenas de las AUC. Las víctimas fueron 81 personas, 47 de ellas eran niñas, niños y adolescentes """ for i in range(0, reader_top_k): result.append([[i+1],"81 personas", p[:250],"Las masacres","Comisión de la verdad - Informe de hallazgos y recomendaciones Junio 2022","5"]) return result def search(question, retriever_top_k, reader_top_k): query_result = extractive_query.search_by_query(query = question, retriever_top_k = retriever_top_k, reader_top_k = reader_top_k) result = [] for i in range(0, len(query_result)): item = query_result[i] #result.append([[i+1], item.answer, item.context[:200], item.meta['title'], item.meta['source'], int(item.meta['page'])]) result.append([[i+1], item.answer, item.context[:200], item.meta['name']]) return result if __name__ == "__main__": # streamlit part starts here with title title = """
El 28 de junio del 2022, la Comisión de la Verdad en Colombia liberó su informe final. Fue el resultado de más de 3 años de investigación sobre el conflicto armado interno durante los últimos 60 años. Apoyándose en un modelo de inteligencia artificial. Este espacio pretende ayudar a explorar las más de 6000 páginas que conforman más de 10 libros del Informe, comenzando por el de Hallazgos y recomendaciones.
"""
st.markdown(title, unsafe_allow_html=True)
# input form
with st.form("my_form"):
# here we have input space
query = st.text_input("Ingresa la pregunta, frase abierta o tema que quieres explorar",
placeholder="Escribe tu consulta aquí...")
# Every form must have a submit button.
submitted = st.form_submit_button("Buscar")
# on submit we execute search
if(submitted):
# set start time
stt = time.time()
# retrieve top 5 documents
results = search(query, retriever_top_k=5, reader_top_k=3)
# set endtime
ent = time.time()
# measure resulting time
elapsed_time = round(ent - stt, 2)
# show which query was entered, and what was searching time
st.write(f"**Resultados relacionados con:** \"{query}\" ({elapsed_time} sec.)")
# then we use loop to show results
for i, answer in enumerate(results):
# answer starts with header
st.subheader(f"{answer[1]}")
# cropped answer
doc = answer[2][:250] + "..."
# and url to the full answer
#url = f"https://www.comisiondelaverdad.co/sites/default/files/descargables/2022-06/Informe%20Final%20capi%CC%81tulo%20Hallazgos%20y%20recomendaciones.pdf#page={answer[5]+1}"
# then we display it
#st.markdown(f'{doc}\n
Fuente: {answer[4]}\n
Capítulo: {answer[3]}\n
Página: {answer[5]}\n[**Lee más aquí**]({url})\n', unsafe_allow_html=True)
#st.markdown(f"{doc}[**Lee más aquí**]({url})")
#st.caption(f"Fuente: {answer[4]} - Capítulo: {answer[3]} - Página: {answer[5]}")
st.markdown("---")
else:
st.markdown("""Cuanto más contexto le des a la pregunta, mejor funciona. puedes escribir consultas como: _**\"¿periodo con más detenciones arbitrarias registradas?\"**_,\_**\"¿cantidad de víctimas en la masacre de bojayá?\"**_,\
_**\"¿cuantas víctimas de desplazamiento en antioquia?\"**_""")
st.markdown("""