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+import openai 
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+
+from openai.embeddings_utils import get_embedding
+from openai.embeddings_utils import cosine_similarity
+
+openai.api_key = "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"
+
+def embed_text(path="texto.csv"):
+    conocimiento_df = pd.read_csv(path)
+    conocimiento_df['Embedding'] = conocimiento_df['Texto'].apply(lambda x: get_embedding(x, engine='text-embedding-ada-002'))
+    conocimiento_df.to_csv('embeddings.csv')
+    return conocimiento_df
+
+def buscar(busqueda, datos, n_resultados=3):
+    busqueda_embed = get_embedding(busqueda, engine="text-embedding-ada-002")
+    datos["Similitud"] = datos['Embedding'].apply(lambda x: cosine_similarity(x, busqueda_embed))
+    datos = datos.sort_values("Similitud", ascending=False)
+    return datos.iloc[:n_resultados][["Texto"]]
+
+texto_emb = embed_text("C:\\Users\\areyn\\Documents\\Embedding.csv")
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Bienvenido al centro de ayuda de ZafiroSoft ERP")
+    busqueda = gr.Textbox(label="Pregunta", placeholder="Escriba su pregunta...")
+    slider = gr.Slider(1,5,value=3,label="Resultados a mostrar",info="Elija valores entre 1 y 5",step=1)
+    output = gr.DataFrame(headers=['Respuesta'],wrap=True)
+    greet_btn = gr.Button("Enviar")
+    datos = gr.DataFrame(texto_emb, visible = False)
+    greet_btn.click(fn=buscar, inputs=[busqueda, datos,slider], outputs=output)
+
+demo.launch()