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@@ -93,58 +93,59 @@ class ChatRequest(BaseModel):
 
 @app.post("/chat")
 async def chat(request: ChatRequest):
-    """Endpoint para generar respuestas usando OpenAI y ChromaDB"""
-    
-    # Obtener documentos relevantes
-    contexto = obtener_extractos(request.message)
-
-    # Construir el mensaje del sistema con el contexto
-    system_message_final = f"""{request.system_message}
-    Información relevante extraída de los documentos:
-    {contexto}
-    """
-
     messages = [
-        {"role": "system", "content": system_message_final},
+        {"role": "system", "content": request.system_message},
         {"role": "user", "content": request.message}
     ]
-    
+
     tools = [
-                {
-                    "type": "function",
-                    "function": {
-                        "name": "enviar_contacto",
-                        "description": "Envía el contacto de WhatsApp de soporte",
-                        "parameters": {
-                            "type": "object",
-                            "properties": {
-                                "formatted_name": {"type": "string", "description": "Nombre completo del contacto"},
-                                "first_name": {"type": "string", "description": "Primer nombre del contacto"}
-                            },
-                            "required": ["formatted_name", "first_name"]
-                        }
-                    }
-                },
-                {
-                    "type": "function",
-                    "function": {
-                        "name": "enviar_ubicacion",
-                        "description": "Envía la ubicacion de las oficinas de WipsHub en WhatsApp",
-                        "parameters": {
-                            "type": "object",
-                            "properties": {
-                                "latitude": {"type": "string"},
-                                "longitude": {"type": "string"}
-                            },
-                            "required": ["latitude", "longitude"]
-                        }
-                    }
+        {
+            "type": "function",
+            "function": {
+                "name": "enviar_contacto",
+                "description": "Envía el contacto de WhatsApp de soporte",
+                "parameters": {
+                    "type": "object",
+                    "properties": {
+                        "formatted_name": {"type": "string"},
+                        "first_name": {"type": "string"}
+                    },
+                    "required": ["formatted_name", "first_name"]
                 }
-            ]
-
+            }
+        },
+        {
+            "type": "function",
+            "function": {
+                "name": "enviar_ubicacion",
+                "description": "Envía la ubicación de las oficinas de WipsHub",
+                "parameters": {
+                    "type": "object",
+                    "properties": {
+                        "latitude": {"type": "string"},
+                        "longitude": {"type": "string"}
+                    },
+                    "required": ["latitude", "longitude"]
+                }
+            }
+        },
+        {
+            "type": "function",
+            "function": {
+                "name": "obtener_extractos",
+                "description": "Busca información relevante en la base de datos vectorial con manuales de WipsHub.",
+                "parameters": {
+                    "type": "object",
+                    "properties": {
+                        "query": {"type": "string"}
+                    },
+                    "required": ["query"]
+                }
+            }
+        }
+    ]
 
     try:
-        # Llamar a la API de OpenAI
         response = client.chat.completions.create(
             model="gpt-4o-mini",
             messages=messages,
@@ -154,35 +155,65 @@ async def chat(request: ChatRequest):
             temperature=request.temperature,
             top_p=request.top_p
         )
-        
+
         choice = response.choices[0]
 
-        # Si el modelo decide llamar a una función
+        # Si el modelo decide usar una función/tool
         if choice.message.tool_calls:
             for tool_call in choice.message.tool_calls:
                 name = tool_call.function.name
-                arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
+                args = json.loads(tool_call.function.arguments)
+
+                if name == "obtener_extractos":
+                    contexto = obtener_extractos(args["query"])
+
+                    # Añadir la respuesta de la tool al historial de mensajes
+                    messages.append({
+                        "role": "assistant",
+                        "content": None,
+                        "tool_calls": [tool_call]
+                    })
+                    messages.append({
+                        "role": "tool",
+                        "tool_call_id": tool_call.id,
+                        "name": "obtener_extractos",
+                        "content": contexto
+                    })
+
+                    # Segunda llamada a OpenAI ahora con contexto
+                    response = client.chat.completions.create(
+                        model="gpt-4o-mini",
+                        messages=messages,
+                        max_tokens=request.max_tokens,
+                        temperature=request.temperature,
+                        top_p=request.top_p
+                    )
 
-                if name == "enviar_contacto":
+                    return {"response": response.choices[0].message.content, "context": contexto}
+
+                elif name == "enviar_contacto":
                     result = enviar_contacto(
                         ACCESS_TOKEN, PHONE_NUMBER_ID, RECIPIENT_NUMBER,
                         formatted_name="Pedro J. Johnson",
                         first_name="Pedro"
                     )
+                    return {"response": "✅ Contacto enviado.", "result": result}
+
                 elif name == "enviar_ubicacion":
                     result = enviar_ubicacion(
                         ACCESS_TOKEN, PHONE_NUMBER_ID, RECIPIENT_NUMBER,
                         latitude="37.44216251868683",
                         longitude="-122.16153582049394"
                     )
+                    return {"response": "📍 Ubicación enviada.", "result": result}
 
-                return {"response": f"✅ Acción ejecutada: {name}", "result": result}
-
-        return {"response": choice.message.content, "context": contexto}
+        # Si no se usa ninguna tool, simplemente devuelve la respuesta
+        return {"response": choice.message.content}
 
     except Exception as e:
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
+
 # Punto de entrada para ejecutar con Uvicorn en Hugging Face
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn