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1. La conexion entre Supabase y Hugginface se logro hacer, al realizarla por seguridad en Supabase (por defecto RLS "row-level security" estaba activado), retornaba una lista vacia, desabilitando esta opcion desde el proyecto de Supabase donde estaba el problema se logro solucionar y tener acceso.
2. Se descartó la opción de desactivar RLS por motivos de seguridad en la tabla, y en su lugar se crearon políticas de RLS para permitir la lectura a anon, que es el rol utilizado por Supabase para el acceso público autenticado a través de la clave pública (anon key). Así podremos acceder a través de la API pública y leer los datos permitidos sin comprometer la seguridad del resto del sistema.
3. ¿Qué modelos pensamos en usar?
   • google/flan-t5-small : ....@Camilo ¿por qué?
   • StarCoder: Recomendado en https://huggingface.co/tasks/text-generation. Paper para detalles: https://arxiv.org/pdf/2305.06161 (parte relevante: "Improving Code Generation with Prompting"")
4. Librerías que tuvimos en cuenta (usamos y no usamos):
   • https://github.com/DashyDashOrg/pandas-llm: No usamos porque actualmente está diseñado principalmente para funcionar con modelos de OpenAI como GPT-3.5 y GPT-4. No es una herramienta multi-LLM como PandasAI (que sí permite trabajar con varios proveedores). pandas-llm en su implementación base espera una API compatible con OpenAI.
   • PandasAI: https://pypi.org/project/pandasai/, https://pandasai-docs.readthedocs.io/en/latest/API/llms/