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  1. app.py +17 -0
  2. model.py +35 -0
  3. requirements.txt +5 -0
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,17 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import streamlit as st
2
+ from model import rag_chain
3
+
4
+ st.set_page_config(page_title="Chatbot Legal 🇪🇨", page_icon="⚖️")
5
+
6
+ st.title("🤖 Chatbot sobre el Código Penal de Ecuador ⚖️")
7
+ st.write("Este agente conversacional responde preguntas sobre las leyes del Código Penal ecuatoriano.")
8
+
9
+ user_input = st.text_input("✍️ Escribe tu pregunta:")
10
+
11
+ if st.button("🔎 Consultar"):
12
+ if user_input:
13
+ response = rag_chain.invoke({"query": user_input})
14
+ st.write("### 📜 Respuesta:")
15
+ st.write(response)
16
+ else:
17
+ st.warning("⚠️ Escribe una pregunta antes de consultar.")
model.py ADDED
@@ -0,0 +1,35 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from langchain.chains import RetrievalQA
2
+ from langchain.vectorstores import Chroma
3
+ from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
4
+ from langchain.llms import ChatMistralAI
5
+ import chromadb
6
+ from huggingface_hub import hf_hub_download
7
+ import os
8
+ # Descargar los archivos de embeddings desde Hugging Face
9
+ embedding_path = hf_hub_download(repo_id="VictorCarr02/Conversational-Agent-LawsEC", filename="mis_embeddings")
10
+ chroma_path = hf_hub_download(repo_id="VictorCarr02/Conversational-Agent-LawsEC", filename="chroma/chroma.sqlite3")
11
+
12
+ # Cargar ChromaDB y los embeddings
13
+ chromadb_client = chromadb.PersistentClient(path=chroma_path)
14
+ collection = chromadb_client.get_or_create_collection(name="mis_embeddings")
15
+ embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="mistralai/MistralAIEmbeddings", path=embedding_path)
16
+ vector_store = Chroma(collection=collection, embedding_function=embeddings)
17
+
18
+
19
+
20
+ # Acceder a la clave API desde la variable de entorno
21
+ api_key = os.getenv("MISTRAL_API_KEY")
22
+
23
+ # Verifica si la clave fue obtenida correctamente
24
+ if api_key is None:
25
+ raise ValueError("La clave API MISTRAL_API_KEY no está configurada como variable de entorno.")
26
+
27
+ # Crear el modelo LLM con la clave API
28
+ llm = ChatMistralAI(api_key=api_key)
29
+
30
+ # Crear el agente RAG
31
+ rag_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
32
+ llm=llm,
33
+ retriever=vector_store.as_retriever(),
34
+ chain_type="stuff"
35
+ )
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,5 @@
 
 
 
 
 
 
1
+ streamlit
2
+ langchain
3
+ chromadb
4
+ huggingface_hub
5
+ MistralAIEmbeddings