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import streamlit as st
import getpass
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = st.secrets['OPENAI_API_KEY'] # agregada en la config de hugginface
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = st.secrets['OPENAI_API_KEY']
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.chains.combine_documents.stuff import StuffDocumentsChain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.document_loaders import HuggingFaceDatasetLoader
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
#Carga de DATASET
dataset_name = "Waflon/FAQ"
page_content_column = "respuestas"
loader = HuggingFaceDatasetLoader(dataset_name, page_content_column)
data = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150)
#Transformado a tipo de dato especifico para esto
docs = text_splitter.split_documents(data)
#Modelo QA sentence similarity
modelPath = 'sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2' #español
model_kwargs = {'device':'cuda'} # cuda or cpu
encode_kwargs = {'normalize_embeddings': False}
#Embeddings que transforman a vectores densos multidimensionales las preguntas del SII
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
model_name=modelPath, # Ruta a modelo Pre entrenado
model_kwargs=model_kwargs, # Opciones de configuracion del modelo
encode_kwargs=encode_kwargs # Opciones de Encoding
)
#DB y retriever
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings) # Create a retriever object from the 'db' with a search configuration where it retrieves up to 4 relevant splits/documents.
retriever = db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
prompt_template = """Usa los siguientes fragmentos de contextos para responder una pregunta al final. Por favor sigue las siguientes reglas:
1. Si la pregunta requiere vinculos, por favor retornar solamente las vinculos de los vinculos sin respuesta
2. Si no sabes la respuesta, no inventes una respuesta. Solamente di **No pude encontrar la respuesta definitiva, pero tal vez quieras ver los siguientes vinculos** y agregalos a la lista de vinculos.
3. Si encuentras la respuesta, escribe una respuesta concisa y agrega la lista de vinculos que sean usadas **directamente** para derivar la respuesta. Excluye los vinculos que sean irrelevantes al final de la respuesta
{contexto}
Pregunta: {question}
Respuesta Util:"""
QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate.from_template(prompt_template) # prompt_template defined above
llm_chain = LLMChain(llm=ChatOpenAI(), prompt=QA_CHAIN_PROMPT, callbacks=None, verbose=True)
document_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["page_content", "url"],
template="Contexto:\n{page_content}\nVinculo: {url}",
)
combine_documents_chain = StuffDocumentsChain(
llm_chain=llm_chain,
document_variable_name="contexto",
document_prompt=document_prompt,
callbacks=None,
)
qa = RetrievalQA(
combine_documents_chain=combine_documents_chain,
callbacks=None,
verbose=True,
retriever=retriever,
return_source_documents=True,
)
from transformers import pipeline
x = st.text_area('Ingrese su pregunta')
pipe = pipeline('sentiment-analysis')
if text:
out = pipe(text)
st.json(out)
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