Update app.py

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@@ -61,19 +61,17 @@ if __name__=="__main__":
         os.makedirs(persist_directory)
     
         # Función para procesar documentos por lotes
-    def process_in_batches(documents, batch_size=16):
-        # Dividir los documentos en lotes
+    def process_in_batches(documents, batch_size):
+        """Genera embeddings en lotes para evitar problemas de memoria."""
         for i in range(0, len(documents), batch_size):
-            batch = documents[i:i+batch_size]
-            embeddings_batch = embeddings.encode(batch, convert_to_tensor=True, show_progress_bar=True)
+            batch = documents[i:i + batch_size]
+            embeddings_batch = embeddings.embed_documents(batch)  # Cambié encode por embed_documents
             yield embeddings_batch
-    
-    # Crear el vector store
     vectorstore = Chroma(persist_directory=persist_directory)
-    
-    # Procesar los documentos por lotes
+    # Uso de la función con tqdm
     for embeddings_batch in tqdm(process_in_batches(textos, batch_size=16), desc="Procesando lotes de documentos"):
-    # Aquí se asume que tienes algún método para agregar estos embeddings al vectorstore
+        # Procesar embeddings_batch aquí
+        # Aquí se asume que tienes algún método para agregar estos embeddings al vectorstore
         vectorstore.add_documents(embeddings_batch)