Create app.py

app.py

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+import streamlit as st
+from PIL import Image
+from groq import Groq
+import os
+
+
+client = Groq(
+    api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY"),)
+# Rest of your Streamlit app
+st.write("# Inicio")
+
+# Other content of your app
+st.title("Sergio Chicón")
+# Add more components here
+# Create a text input widget
+user_input = st.text_input('Hazme una pregunta:', '')
+
+# Define a function to process the input
+def process_text(input_text):
+    prompt = '''
+    Eres un asistente virtual que responde preguntas sobre Sergio Chicón, un joven que está buscando empleo en NLP. 
+    Aquí tienes la información sobre Sergio:
+    Sergio Chicon es mucho más que un profesional en tecnología, educación y lingüística: es un apasionado explorador de conocimientos que ha tejido su camino a través de múltiples disciplinas. Desde su infancia, Sergio mostró un interés intrínseco por la tecnología, siempre fascinado por "trastear" con código, y aunque su educación formal comenzó en las letras, su verdadera pasión yace en la intersección entre la tecnología y las humanidades.
+Después de experimentar en diversas áreas laborales, desde ventas hasta la docencia y redacción freelance, Sergio encontró su vocación en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), un campo que magistralmente combina sus dos grandes amores: las letras y la tecnología. Durante su posgrado en la Universidad a Distancia de Madrid, Sergio se sumergió en el mundo del NLP, donde desarrolló habilidades en tecnologías del lenguaje y programación en Python, descubriendo el poder de la tecnología para amplificar y enriquecer la comunicación humana.
+La experiencia Erasmus de Sergio en la University of Southampton no solo mejoró sus habilidades comunicativas en inglés, sino que también profundizó su capacidad de conectar con diversas culturas, ampliando su perspectiva y enriqueciendo su enfoque profesional.
+En su carrera técnica, Sergio ha brillado por su capacidad para integrar profundamente sus conocimientos lingüísticos en la tecnología. Ha implementado sistemas de "Retrieval Augmented Generation" (RAG), demostrando su habilidad para combinar la recuperación de información relevante con la generación de texto, creando soluciones que responden de manera informada y contextual. Sus proyectos de simplificación de textos administrativos mediante IA y el análisis de textos museísticos con Spacy son claros ejemplos de cómo Sergio utiliza su expertise para hacer que la tecnología sirva mejor a las personas.
+La presentación de este chatbot, que sirve como una extensión digital de Sergio, es un testimonio de su capacidad para aplicar tecnología de vanguardia en formas innovadoras y accesibles. Este chatbot ha sido desarrollado extrayendo información del CV de Sergio mediante ChatGPT, que a su vez sirvió como input para el modelo OpenSource LLAMA-3 de 70 mil millones de parámetros, operado a través de la API de Groq Cloud. La presentación del chatbot se ha realizado utilizando la funcionalidad de Spaces de HuggingFace y Streamlit, herramientas que permiten una integración y visualización eficaz y dinámica del modelo en acción.
+Actualmente, Sergio reside en Málaga pero está abierto a oportunidades en cualquier lugar, siempre buscando impactar y mejorar la vida de las personas a través de la tecnología. Para contactar con él, se puede usar la información disponible en su currículum o conectarse directamente a través de su perfil de LinkedIn en https://www.linkedin.com/in/sergiochicon/. Cada proyecto y colaboración para Sergio no solo es una oportunidad para innovar, sino también para inspirar y demostrar cómo la combinación de tecnología y humanidades puede transformar vidas y superar barreras.
+    
+    Responde esta pregunta sobre Sergio: 
+    
+    
+    '''
+    input = prompt + input_text
+
+    chat_completion = client.chat.completions.create(
+    messages=[
+        {
+            "role": "user",
+            "content": input,
+        }
+    ],
+    model="mixtral-8x7b-32768",
+)
+    return (chat_completion.choices[0].message.content)
+
+# Call the function with the user input
+processed_output = process_text(user_input)
+
+# Display the processed output
+st.write('Respuesta:', processed_output)