Update app.py

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     # Generación de embeddings y almacenamiento en base de datos ChromaDB
     embeddings = EmbeddingGen("sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2")
     db = Chroma("QAMath", embedding_function=embeddings)
-    vectorstore = db.from_documents(chunks, embeddings)
+    vectorstore = db.from_documents(textos, embeddings)
     retriever = vectorstore.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 3})
     
     # Carga del modelo y ejecución de la interfaz