Update modelo.py

modelo.py

@@ -12,7 +12,8 @@ def get_chain():
  # agregada en la config de hugginface
     #Embeddings que transforman a vectores densos multidimensionales las preguntas del SII
     embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
-        model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",     # Ruta a modelo Pre entrenado
+        model_name="sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",     # Modelo correcto para embeddings que serán usados como QA
+        #model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",     # Ruta a modelo Pre entrenado
         model_kwargs={'device':'cpu'}, # Opciones de configuracion del modelo
         encode_kwargs={'normalize_embeddings': False} # Opciones de Encoding
     )