Prueba con modelo de hf codigo de chatgpt

app.py

@@ -20,6 +20,7 @@ Estructura del código:
 7. Inicia la interfaz de usuario..
 """
 from langchain.vectorstores import Chroma
+from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
 from langchain_chroma import Chroma
 from tqdm.auto import tqdm
 #from chromadb.utils import embedding_functions
@@ -48,10 +49,11 @@ if __name__=="__main__":
             textos.extend(chunks)
     
     # Generación de embeddings y almacenamiento en base de datos ChromaDB
-    embeddings = EmbeddingGen("sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")
+    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")
     persist_directory = "./persist_directory"
     db = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embeddings.embed_documents)
-    vectorstore = db.from_documents(list(tqdm(textos[:10], desc="Procesando documentos", unit="doc")), embeddings)
+    vectorstore = Chroma.from_documents(
+    documentos_fragmentados, embeddings, persist_directory="./chroma_db")    
     print("Vectorizado terminado")
     retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 3})
     print("Carga del modelo")