# config.py

import os
from pydantic import BaseModel, ConfigDict

# Clase de configuración usando pydantic
class MyModel(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)

# Configuración de la API de Pinecone
PINECONE_API_KEY = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
PINECONE_ENVIRONMENT = os.getenv("PINECONE_ENVIRONMENT")

# Configuraciones del modelo
EMBEDDING_MODEL_NAME = "BAAI/bge-m3"
EMBED_MODEL = 'BGE_M3-1024'
DIMENSIONS = 1024

# Nombre del índice de Pinecone
INDEX_NAME = 'neonatos2'

# Campos de contexto y enlace
CONTEXT_FIELDS = ['Tag', 'Pregunta', 'Respuesta']
LINK_FIELDS = ['Tag', 'Respuesta']

# Umbral de similitud por defecto
SIMILARITY_THRESHOLD_DEFAULT = 0.5

# Prompt del sistema para Yi-Coder
SYSTEM_PROMPT = """
Eres un asistente en salud neonatal en Perú, responde y saluda de forma adecuada,
solo responde en forma de texto de usuario no del chat completo.
"""

# Longitud máxima por defecto para las respuestas generadas
MAX_LENGTH_DEFAULT = 100