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import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
from PyPDF2 import PdfReader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter, RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings, HuggingFaceInstructEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS, Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings # General embeddings from HuggingFace models.
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from htmlTemplates import css, bot_template, user_template
from langchain.llms import HuggingFaceHub, LlamaCpp, CTransformers # For loading transformer models.
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader, JSONLoader, CSVLoader
import tempfile # 임시 파일을 생성하기 위한 라이브러리입니다.
import os
# PDF 문서로부터 텍스트를 추출하는 함수입니다.
def get_pdf_text(pdf_docs):
temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, pdf_docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
with open(temp_filepath, "wb") as f: # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
f.write(pdf_docs.getvalue()) # PDF 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
pdf_loader = PyPDFLoader(temp_filepath) # PyPDFLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
pdf_doc = pdf_loader.load() # 텍스트를 추출합니다.
return pdf_doc # 추출한 텍스트를 반환합니다.
# 과제
# 아래 텍스트 추출 함수를 작성
def get_text_file(text_docs):
temp_dir1 = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
temp_filepath1 = os.path.join(temp_dir1.name, text_docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
with open(temp_filepath1, "wb") as f: # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
f.write(text_docs.getvalue()) # TXT 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
text_loader = TextLoader(temp_filepath1) # TextFLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
text_doc = text_loader.load() # 텍스트를 추출합니다.
return text_doc # 추출한 텍스트를 반환합니다.
def get_csv_file(docs):
temp_dir2 = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
temp_filepath2 = os.path.join(temp_dir2.name, csv_docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
with open(temp_filepath2, "wb") as f: # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
f.write(csv_docs.getvalue()) # CSV 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
csv_loader = CSVLoader(temp_filepath2) # CSVLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
csv_doc = csv_loader.load() # 텍스트를 추출합니다.
return csv_doc # 추출한 텍스트를 반환합니다.
def get_json_file(docs):
temp_dir3 = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
temp_filepath3 = os.path.join(temp_dir3.name, json_docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
with open(temp_filepath3, "wb") as f: # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
f.write(json_docs.getvalue()) # JSON 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
json_loader = JSONLoader(temp_filepath3) # JSONLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
json_doc = json_loader.load() # 텍스트를 추출합니다.
return json_doc # 추출한 텍스트를 반환합니다.
# 문서들을 처리하여 텍스트 청크로 나누는 함수입니다.
def get_text_chunks(documents):
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000, # 청크의 크기를 지정합니다.
chunk_overlap=200, # 청크 사이의 중복을 지정합니다.
length_function=len # 텍스트의 길이를 측정하는 함수를 지정합니다.
)
documents = text_splitter.split_documents(documents) # 문서들을 청크로 나눕니다
return documents # 나눈 청크를 반환합니다.
# 텍스트 청크들로부터 벡터 스토어를 생성하는 함수입니다.
def get_vectorstore(text_chunks):
# OpenAI 임베딩 모델을 로드합니다. (Embedding models - Ada v2)
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(text_chunks, embeddings) # FAISS 벡터 스토어를 생성합니다.
return vectorstore # 생성된 벡터 스토어를 반환합니다.
def get_conversation_chain(vectorstore):
gpt_model_name = 'gpt-3.5-turbo'
llm = ChatOpenAI(model_name = gpt_model_name) #gpt-3.5 모델 로드
# 대화 기록을 저장하기 위한 메모리를 생성합니다.
memory = ConversationBufferMemory(
memory_key='chat_history', return_messages=True)
# 대화 검색 체인을 생성합니다.
conversation_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm=llm,
retriever=vectorstore.as_retriever(),
memory=memory
)
return conversation_chain
# 사용자 입력을 처리하는 함수입니다.
def handle_userinput(user_question):
# 대화 체인을 사용하여 사용자 질문에 대한 응답을 생성합니다.
response = st.session_state.conversation({'question': user_question})
# 대화 기록을 저장합니다.
st.session_state.chat_history = response['chat_history']
for i, message in enumerate(st.session_state.chat_history):
if i % 2 == 0:
st.write(user_template.replace(
"{{MSG}}", message.content), unsafe_allow_html=True)
else:
st.write(bot_template.replace(
"{{MSG}}", message.content), unsafe_allow_html=True)
def main():
load_dotenv()
st.set_page_config(page_title="Chat with multiple Files",
page_icon=":books:")
st.write(css, unsafe_allow_html=True)
if "conversation" not in st.session_state:
st.session_state.conversation = None
if "chat_history" not in st.session_state:
st.session_state.chat_history = None
st.header("Chat with multiple Files :")
user_question = st.text_input("Ask a question about your documents:")
if user_question:
handle_userinput(user_question)
with st.sidebar:
openai_key = st.text_input("OpenAI API 키를 입력해주세요 (ex -> sk-...)")
if openai_key:
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_key
st.subheader("사용할 문서")
docs = st.file_uploader(
"Upload your PDFs here and click on 'Process'", accept_multiple_files=True)
if st.button("실행"):
with st.spinner("Processing"):
# get pdf text
doc_list = []
for file in docs:
print('file - type : ', file.type)
if file.type == 'text/plain':
# file is .txt
doc_list.extend(get_text_file(file))
elif file.type in ['application/octet-stream', 'application/pdf']:
# file is .pdf
doc_list.extend(get_pdf_text(file))
elif file.type == 'text/csv':
# file is .csv
doc_list.extend(get_csv_file(file))
elif file.type == 'application/json':
# file is .json
doc_list.extend(get_json_file(file))
# get the text chunks
text_chunks = get_text_chunks(doc_list)
# create vector store
vectorstore = get_vectorstore(text_chunks)
# create conversation chain
st.session_state.conversation = get_conversation_chain(
vectorstore)
if __name__ == '__main__':
main()
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