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app.py

@@ -2,7 +2,7 @@ import streamlit as st
 import os
 from llama_index import SimpleDirectoryReader, Document, VectorStoreIndex
 from llama_index.node_parser import SimpleNodeParser
-from llama_index.query_engine import VectorIndexRetriever
+from llama_index.query_engine import SimpleRetriever
 from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
 from llama_index.llms import OpenAI
 from llama_index.text_splitter import TokenTextSplitter
@@ -68,7 +68,7 @@ if OPENAI_API_KEY:
             llm = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, model_name="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0.8)
 
             # Configuración del retriever
-            retriever = VectorIndexRetriever(index=vectorstore)
+            retriever = SimpleRetriever(index=vectorstore)
 
             # Definición del pipeline de procesamiento
             def rag_pipeline(question):