Update app.py

app.py

@@ -25,26 +25,6 @@ torch_device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 print("Running on device:", torch_device)
 print("CPU threads:", torch.get_num_threads())
 
-loader = PyPDFLoader("total.pdf")
-pages = loader.load()
-
-# 데이터를 불러와서 텍스트를 일정한 수로 나누고 구분자로 연결하는 작업
-text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=0)
-texts = text_splitter.split_documents(pages)
-
-print(f"문서에 {len(texts)}개의 문서를 가지고 있습니다.")
-
-# 임베딩 모델 로드
-embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="intfloat/multilingual-e5-large")
-
-# 문서에 있는 텍스트를 임베딩하고 FAISS 에 인덱스를 구축함
-index = FAISS.from_documents(
-	documents=texts,
-	embedding=embeddings,
-	)
-
-# faiss_db 로 로컬에 저장하기
-index.save_local("")
 
 # faiss_db 로 로컬에 로드하기
 docsearch = FAISS.load_local("", embeddings)