Update app.py

app.py

@@ -38,7 +38,7 @@ def get_vector_store(text_chunks):
 def get_conversational_chain():
     """Configura una cadena conversacional usando el modelo Groq LLM."""
     prompt_template = """
-    Responde la pregunta de la manera más detallada posible a partir del contexto proporcionado. Si la respuesta no está en
+    Responde la pregunta en español de la manera más detallada posible a partir del contexto proporcionado. Si la respuesta no está en
     el contexto proporcionado, simplemente di, "la respuesta no está disponible en el contexto." No proporciones respuestas incorrectas.
 
     Contexto:
@@ -121,7 +121,7 @@ def main():
             color: white;
         }
         .stButton>button {
-            background-color: #1E90FF;
+            background-color: #0b0175;
             color: white;
         }
         </style>
@@ -129,40 +129,27 @@ def main():
         unsafe_allow_html=True
     )
 
-    st.title("Chat con PDF usando DeepSeek AI")
-
-    st.sidebar.header("Subir y Procesar Archivos PDF")
-    st.sidebar.markdown(
-        "Usando el modelo DeepSeek R1 para capacidades conversacionales avanzadas."
-    )
+    st.title("PDF Consultor")
 
     with st.sidebar:
         pdf_docs = st.file_uploader(
-            "Sube tus archivos PDF:",
+            "Subir archivo PDF",
             accept_multiple_files=True,
             type=["pdf"]
         )
-        if st.button("Enviar y Procesar"):
-            with st.spinner("Procesando tus archivos..."):
+        if st.button("Procesar"):
+            with st.spinner("Procesando el archivo..."):
                 raw_text = get_pdf_text(pdf_docs)
                 text_chunks = get_text_chunks(raw_text)
                 get_vector_store(text_chunks)
-                st.success("¡PDFs procesados e indexados exitosamente!")
+                st.success("¡PDF procesado exitosamente!")
 
-    st.markdown(
-        "### Haz Preguntas sobre tus Archivos PDF :mag:\n"
-        "Una vez que subas y proceses tus PDFs, escribe tus preguntas a continuación."
-    )
 
-    user_question = st.text_input("Introduce tu pregunta:", placeholder="¿Qué quieres saber?")
+    user_question = st.text_input("Introduce tu pregunta", placeholder="¿Qué quieres saber?")
 
     if user_question:
         with st.spinner("Obteniendo tu respuesta..."):
             user_input(user_question)
 
-    st.sidebar.info(
-        "**Nota:** Esta aplicación usa el modelo DeepSeek R1 para responder preguntas de manera precisa."
-    )
-
 if __name__ == "__main__":
     main()