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-import gradio as gr
-from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
-from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
-from llama_index.embeddings.base import BaseEmbedding
-from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
-from llama_index.core import Settings
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-# Configurar embeddings gratuitos de Hugging Face
-Settings.node_parser = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)
-Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
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-# Cargar documentos PDF
-documents = SimpleDirectoryReader(input_dir=".", recursive=True, required_exts=[".pdf"]).load_data()
-index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
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-# Crear motor de consulta
-query_engine = index.as_query_engine()
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-def responder(pregunta):
-    respuesta = query_engine.query(pregunta)
-    return str(respuesta)
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-iface = gr.Interface(fn=responder, inputs="text", outputs="text",
-                     title="Asistente de Bioestadística",
-                     description="Haz una pregunta sobre el curso. Responderé basándome en el sílabo y calendario oficial.")
-iface.launch()