Update app.py

app.py

@@ -12,7 +12,7 @@ from langchain_groq import ChatGroq
 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
 from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
 from langchain_community.vectorstores import Chroma
-from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
+from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
 from langchain.chains import RetrievalQA
 from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader, TextLoader
 from langchain.prompts import PromptTemplate
@@ -44,6 +44,7 @@ def load_documents(sources):
     return documents
 
 sources = [
+    "TaxQADataSet_ntpc.txt",
     "TaxQADataSet_kctax.txt",
     "TaxQADataSet_chutax.txt",
     "HouseTaxAct1130103.txt",
@@ -53,19 +54,7 @@ sources = [
     "AmusementTaxAct960523.txt",
     "StampTaxAct910515.txt",
     "DeedTaxAct990505.txt",
-    "ProgressiveHouseTaxRates1130701.txt",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-1-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-2-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-3-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-4-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-5-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-6-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-7-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-8-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-9-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-10-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-11-20.html",
-    "https://www.tax.ntpc.gov.tw/lp-2158-1-12-20.html"
+    "ProgressiveHouseTaxRates1130701.txt"
 ]
 
 documents = load_documents(sources)
@@ -90,7 +79,7 @@ print(f"成功建立 Chroma 向量資料庫")
 retriever = vectorstore.as_retriever()
 
 template = """Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer. Must reply to me in Taiwanese Traditional Chinese.
-在回答之前，請仔細分析檢索到的上下文，確保你的回答準確完整反映了上下文中的訊息，而不是依賴先前的知識，但在回應答案中不要提到是根據提供的上下文回答。
+在回答之前，請仔細分析檢索到的上下文，確保你的回答準確完整反映了上下文中的訊息，而不是依賴先前的知識，但在回應答案中不要提到是根據上下文回答。
 如果檢索到的多個上下文之間存在聯繫，請整合這些訊息以提供全面的回答，但要避免過度推斷。
 如果檢索到的上下文不包含足夠回答問題的訊息，請誠實的說明，不要試圖編造答案。
 
@@ -118,16 +107,16 @@ print(f"成功建立 RAG Chain")
 def generate_insight_questions(answer, api_key):
     llm = initialize_llm(api_key)
     prompt = f"""
-    根據以下回答,生成3個相關的洞見問題:
+    根據以下回答，生成3個相關的洞見問題：
 
-    回答: {answer}
+    回答： {answer}
 
-    請提供3個簡短但有深度的問題,這些問題應該:
+    請提供3個簡短但有深度的問題，這些問題應該：
     1. 與原始回答緊密相關
     2. 能夠引導更深入的討論
     3. 涵蓋不同的方面或角度
 
-    請直接列出這3個問題,每個問題一行,不要添加編號或其他文字。
+    請直接列出這3個問題，每個問題一行，不要添加編號或其他文字。
     """
     try:
         response = llm.invoke(prompt)
@@ -135,12 +124,9 @@ def generate_insight_questions(answer, api_key):
             questions = response.content.split('\n')
         else:
             questions = str(response).split('\n')
-
-        # 確保我們有至少3個問題
         while len(questions) < 3:
             questions.append("需要更多資訊嗎？")
-
-        return questions[:3]  # 只返回前3個問題
+        return questions[:3]
     except Exception as e:
         print(f"Error generating insight questions: {str(e)}")
         return ["需要更多資訊嗎？", "有其他問題嗎？", "還有什麼想了解的嗎？"]
@@ -151,14 +137,9 @@ def answer_question(query, api_key):
         chain = create_chain(llm)
         result = chain({"query": query})
         answer = result["result"]
-
         insight_questions = generate_insight_questions(answer, api_key)
-
-        # 確保有三個問題，如果不足則添加默認問題
         while len(insight_questions) < 3:
             insight_questions.append("需要更多資訊嗎？")
-
-        # 分開返回答案和洞見問題
         return answer, insight_questions[:3]
     except Exception as e:
         return f"抱歉，處理您的問題時發生錯誤：{str(e)}", []
@@ -166,13 +147,9 @@ def answer_question(query, api_key):
 def handle_interaction(query, api_key, state):
     if state is None:
         state = {"history": []}
-
     answer, insight_questions = answer_question(query, api_key)
-
     state["history"].append((query, answer))
-
     insight_questions = [q if q.strip() else "需要更多資訊" for q in insight_questions]
-
     return answer, insight_questions[0], insight_questions[1], insight_questions[2], state, query
 
 custom_css = """
@@ -274,3 +251,4 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Monochrome(), css=custom_css) as iface:
 
 if __name__ == "__main__":
     iface.launch(share=True, debug=True)
+