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import streamlit as st
from llama_index.core import StorageContext, load_index_from_storage, VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, ChatPromptTemplate
from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceInferenceAPI
from dotenv import load_dotenv
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.core import Settings
import os
import base64
# Load environment variables
load_dotenv()
# Configure the Llama index settings
Settings.llm = HuggingFaceInferenceAPI(
model_name="google/gemma-1.1-7b-it",
tokenizer_name="google/gemma-1.1-7b-it",
context_window=3000,
token=os.getenv("HF_TOKEN"),
max_new_tokens=512,
generate_kwargs={"temperature": 0.1},
)
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5"
)
# Define the directory for persistent storage and data
PERSIST_DIR = "./db"
DATA_DIR = "data"
# Ensure data directory exists
os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
os.makedirs(PERSIST_DIR, exist_ok=True)
# Fixed PDF file path
FIXED_PDF_PATH = os.path.join(DATA_DIR, "saved_pdf.pdf")
# Ingest data once on startup
@st.cache_data
def load_data():
documents = SimpleDirectoryReader(DATA_DIR).load_data()
storage_context = StorageContext.from_defaults()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
index.storage_context.persist(persist_dir=PERSIST_DIR)
return index
# Handle user queries
def handle_query(query, index):
chat_text_qa_msgs = [
(
"user",
"""Eres un profesor llamado Lobito, basado en prithivMLmods. Tu objetivo principal es proporcionar respuestas lo más precisas posible, basadas en las instrucciones y el contexto que se te han dado. Si una pregunta no coincide con el contexto proporcionado o está fuera del alcance del documento, amablemente aconseja al usuario que haga preguntas dentro del contexto del documento.
Context:
{context_str}
Question:
{query_str}
"""
)
]
text_qa_template = ChatPromptTemplate.from_messages(chat_text_qa_msgs)
query_engine = index.as_query_engine(text_qa_template=text_qa_template)
answer = query_engine.query(query)
if hasattr(answer, 'response'):
return answer.response
elif isinstance(answer, dict) and 'response' in answer:
return answer['response']
else:
return "Lo siento, no puedo buscar esa respuesta"
# Initialize session state
if 'messages' not in st.session_state:
st.session_state.messages = [{'role': 'assistant', "content": '¡Hola! Soy tu profesor personalizado.'}]
# Streamlit app initialization
st.title("Chatbot de la clase")
#st.markdown("Generación Aumentada con Recuperación")
# Display the fixed PDF
if os.path.exists(FIXED_PDF_PATH):
index = load_data()
else:
st.error("No se encontró el archivo PDF. Por favor, asegúrese de que el archivo 'saved_pdf.pdf' esté en la carpeta 'data'.")
# Chat input
user_prompt = st.chat_input("¿Qué quieres saber sobre el tema?:")
if user_prompt:
st.session_state.messages.append({'role': 'user', "content": user_prompt})
response = handle_query(user_prompt, index)
st.session_state.messages.append({'role': 'assistant', "content": response})
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message['role']):
st.write(message['content'])
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