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  1. app.py +26 -15
app.py CHANGED
@@ -7,36 +7,47 @@ import os
7
 
8
  # Percorsi per il primo file ZIP
9
  zip_path_m = "faiss_manual_index.zip" # File ZIP per l'indice manuale
10
- extraction_dir_m = "./extracted_models/faiss_manual_index" # Sottocartella per estrazione manuale
11
- testm_dir = extraction_dir_m # Cartella finale
12
 
 
 
 
 
13
  # Percorsi per il secondo file ZIP
14
  zip_path_p = "faiss_problems_index.zip" # File ZIP per l'indice problemi
15
- extraction_dir_p = "./extracted_models/faiss_problems_index" # Sottocartella per estrazione problemi
16
- testp_dir = extraction_dir_p # Cartella finale
 
 
 
17
 
18
  # Estrai il primo file ZIP se non esiste già
19
- if not os.path.exists(os.path.join(testm_dir, "index.faiss")):
20
  with zipfile.ZipFile(zip_path_m, 'r') as zip_ref:
21
- zip_ref.extractall(extraction_dir_m)
22
- print(f"Indice Manuale estratto correttamente nella cartella {extraction_dir_m}")
 
23
  else:
24
- print(f"Indice Manuale già presente in {testm_dir}")
25
 
26
- # Estrai il secondo file ZIP se non esiste già
27
- if not os.path.exists(os.path.join(testp_dir, "index.faiss")):
 
28
  with zipfile.ZipFile(zip_path_p, 'r') as zip_ref:
29
- zip_ref.extractall(extraction_dir_p)
30
- print(f"Indice Problemi estratto correttamente nella cartella {extraction_dir_p}")
 
31
  else:
32
- print(f"Indice Problemi già presente in {testp_dir}")
 
 
33
 
34
  # Carica il modello di embedding
35
  embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/LaBSE")
36
 
37
  # Carica i vectorstore FAISS salvati
38
- manual_vectorstore = FAISS.load_local(testm_dir, embedding_model, allow_dangerous_deserialization=True)
39
- problems_vectorstore = FAISS.load_local(testp_dir, embedding_model, allow_dangerous_deserialization=True)
40
 
41
  def search_query(query):
42
  # Cerca nei manuali
 
7
 
8
  # Percorsi per il primo file ZIP
9
  zip_path_m = "faiss_manual_index.zip" # File ZIP per l'indice manuale
10
+ faiss_manual_index = "faiss_manual_index" # Sottocartella per estrazione manuale
 
11
 
12
+ # Controlla se la directory esiste già
13
+ if not os.path.exists(faiss_manual_index):
14
+ os.makedirs(faiss_manual_index) # Crea la directory
15
+
16
  # Percorsi per il secondo file ZIP
17
  zip_path_p = "faiss_problems_index.zip" # File ZIP per l'indice problemi
18
+ faiss_problems_index = "faiss_problems_index" # Sottocartella per estrazione problemi
19
+
20
+ # Controlla se la directory esiste già
21
+ if not os.path.exists(faiss_problems_index):
22
+ os.makedirs(faiss_problems_index) # Crea la director
23
 
24
  # Estrai il primo file ZIP se non esiste già
25
+ if os.path.exists(zip_path_m): # Controlla che il file zip esista
26
  with zipfile.ZipFile(zip_path_m, 'r') as zip_ref:
27
+ zip_ref.extractall(faiss_manual_index)
28
+ print(f"files estratte nella directory: {faiss_manual_index}")
29
+ print("Contenuto della directory faiss_manual_index:", os.listdir(faiss_manual_index))
30
  else:
31
+ print(f"File {zip_path_m} non trovato. Assicurati di caricarlo nello Space.")
32
 
33
+
34
+ # Estrai il secondo file ZIP se non esiste già
35
+ if os.path.exists(zip_path_p): # Controlla che il file zip esista
36
  with zipfile.ZipFile(zip_path_p, 'r') as zip_ref:
37
+ zip_ref.extractall(faiss_problems_index)
38
+ print(f"files estratte nella directory: {faiss_problems_index}")
39
+ print("Contenuto della directory faiss_problems_index:", os.listdir(faiss_problems_index))
40
  else:
41
+ print(f"File {zip_path_m} non trovato. Assicurati di caricarlo nello Space.")
42
+
43
+
44
 
45
  # Carica il modello di embedding
46
  embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/LaBSE")
47
 
48
  # Carica i vectorstore FAISS salvati
49
+ manual_vectorstore = FAISS.load_local(faiss_manual_index, embedding_model, allow_dangerous_deserialization=True)
50
+ problems_vectorstore = FAISS.load_local(faiss_problems_index, embedding_model, allow_dangerous_deserialization=True)
51
 
52
  def search_query(query):
53
  # Cerca nei manuali