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<!DOCTYPE html>
<html lang="es">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</title>
<!-- Cargar pdf.js desde un CDN -->
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.min.js"></script>
<script>
// Configuraci贸n del worker de pdf.js
pdfjsLib.GlobalWorkerOptions.workerSrc = 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.worker.min.js';
</script>
</head>
<body>
<h1>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</h1>
<input type="file" id="pdfInput" />
<button onclick="procesarPDF()">Cargar PDF</button>
<h2>Preguntar sobre el PDF</h2>
<input type="text" id="inputPregunta" placeholder="Escribe tu pregunta aqu铆">
<button onclick="responderPregunta()">Hacer pregunta</button>
<h3>Respuesta:</h3>
<div id="respuesta"></div>
<script>
// Variable global para almacenar el texto del PDF
let textoPDF = "";
// Cargar y procesar el archivo PDF
async function procesarPDF() {
const archivo = document.getElementById("pdfInput").files[0];
if (archivo) {
const archivoPDF = await leerPDF(archivo);
textoPDF = archivoPDF.join(" ");
alert("PDF cargado y procesado.");
}
}
// Leer y extraer el texto del archivo PDF
async function leerPDF(archivo) {
const lector = new FileReader();
return new Promise((resolve, reject) => {
lector.onload = async function (e) {
const arrayBuffer = e.target.result;
const pdf = await pdfjsLib.getDocument(arrayBuffer).promise;
let texto = [];
for (let i = 1; i <= pdf.numPages; i++) {
const pagina = await pdf.getPage(i);
const contenido = await pagina.getTextContent();
const textoPagina = contenido.items.map(item => item.str).join(" ");
texto.push(textoPagina);
}
resolve(texto);
};
lector.onerror = reject;
lector.readAsArrayBuffer(archivo);
});
}
// Funci贸n para responder una pregunta utilizando el texto del PDF
async function responderPregunta() {
const pregunta = document.getElementById("inputPregunta").value;
if (!textoPDF) {
alert("Por favor, cargue un PDF primero.");
return;
}
// Enviar la pregunta y el texto del PDF a la API de Hugging Face para obtener la respuesta
const respuesta = await obtenerRespuestaDeModelo(pregunta, textoPDF);
// Mostrar la respuesta
document.getElementById("respuesta").innerText = "Respuesta: " + respuesta;
}
// Funci贸n para obtener respuesta utilizando el modelo BERT de Hugging Face
async function obtenerRespuestaDeModelo(pregunta, contexto) {
const endpoint = "https://api-inference.huggingface.co/models/deepset/roberta-large-squad2"; // Usar el modelo BERT o RoBERTa preentrenado
const token = 'tu_token_de_huggingface'; // Sustituye con tu token de Hugging Face
const requestData = {
inputs: {
question: pregunta,
context: contexto
}
};
try {
const response = await fetch(endpoint, {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${token}`,
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify(requestData)
});
const data = await response.json();
// Extraer la respuesta del modelo
if (data && data.answer) {
return data.answer;
} else {
return "No se pudo encontrar una respuesta.";
}
} catch (error) {
console.error("Error al obtener la respuesta de Hugging Face:", error);
return "Error al obtener la respuesta.";
}
}
</script>
</body>
</html>
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