app.py

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_dir = tempfile.TemporaryDirectory()  # 임시 디렉토리를 생성합니다.
    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, text_docs.name)  # 임시 파일 경로를 생성합니다.
    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
        f.write(text_docs.getvalue())  # Text 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
    text_loader = TextLoader(temp_filepath)  # TextLoader 인스턴스를 생성합니다.
    text_doc = text_loader.load()
    return text_doc



def get_csv_file(csv_docs):
    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()  # 임시 디렉토리를 생성합니다.
    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, csv_docs.name)  # 임시 파일 경로를 생성합니다.
    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
        f.write(csv_docs.getvalue())  # CSV 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
    csv_loader = CSVLoader(temp_filepath)  # CSVLoader 인스턴스를 생성합니다.
    csv_doc = csv_loader.load()  # 텍스트를 추출합니다.
    return csv_doc  # 추출한 텍스트를 반환합니다.


def get_json_file(json_docs):
    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()
    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, json_docs.name)
    with open(temp_filepath, "wb") as f:
        f.write(json_docs.getvalue())
    json_loader = JSONLoader(temp_filepath,
                             jq_schema='.',
                             text_content=False
                             )
    json_doc = json_loader.load()
    return json_doc


# 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="머신러닝_과제"
                                  "LANGCHAIN과 STREAMLIT 기반의 RAG AI CHATBOT 구현",
                       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("GPT기반 챗봇: Prompt를 입력하세요.")
    user_question = st.text_input("문서에 관해 질문해보세요.")
    if user_question:
        handle_userinput(user_question)

    with st.sidebar:
        openai_key = st.text_input("OpenAI API key를 복사 붙여넣기 하세요. (sk-...)")
        if openai_key:
            os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_key

        st.subheader("문서 올리기")
        docs = st.file_uploader(
            "문서를 업로드 한 후 Process 버튼을 클릭하세요.", accept_multiple_files=True)
        if st.button("Process"):
            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()