RAG_PDF_WEB.py

import streamlit as st
from dotenv import load_dotenv
from PyPDF2 import PdfReader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.llms import HuggingFaceHub
from langchain import hub
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
import os

def get_docs_from_website(urls):
    loader = WebBaseLoader(urls)
    docs = loader.load()
    return docs

def get_pdf_text(pdf_docs):
    text = ""
    for pdf in pdf_docs:
        pdf_reader = PdfReader(pdf)
        for page in pdf_reader.pages:
            text += page.extract_text()
    return text

def get_text_chunks(text):
    text_splitter = CharacterTextSplitter(
        separator="\n",
        chunk_size=500, # the character length of the chunck
        chunk_overlap=100, # the character length of the overlap between chuncks
        length_function=len # the length function - in this case, character length (aka the python len() fn.)
    )
    chunks = text_splitter.split_text(text)
    return chunks

def get_doc_chunks(docs):
    # Split the loaded data
    text_splitter = CharacterTextSplitter(separator='\n', 
                                chunk_size=500, 
                                chunk_overlap=40)

    docs = text_splitter.split_documents(docs)
    return docs

def get_vectorstore_from_docs(doc_chunks):
    embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
    vectorstore = FAISS.from_documents(documents=doc_chunks, embedding=embedding)
    return vectorstore

def get_vectorstore(text_chunks):
    embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
    vectorstore = FAISS.from_texts(texts=text_chunks, embedding=embedding)
    return vectorstore

def get_conversation_chain(vectorstore):
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",temperature=0.5, max_tokens=2048)
    retriever=vectorstore.as_retriever()
    prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt")
    
    # Chain
    rag_chain = (
        {"context": retriever , "question": RunnablePassthrough()}
        | prompt
        | llm
    )
    return rag_chain

def rag_pdf_web():
    load_dotenv()
    st.header("SUGGESTION POUR PLAN DE TRANSITION DE MARQUE RESPECTANT LES NORMES DE LA RSE")
    


    st.subheader("Générer Plan RSE")
    option = st.radio("Source", ("A partir de votre site web", "A partir de vos documents entreprise"))

    if option == "A partir de votre site web":
        url1 = st.text_input("URL 1")
        url2 = st.text_input("URL 2")
        url3 = st.text_input("URL 3")
        # Process the URLs
        sous_options = st.radio("SChoisissez votre sous-section", ("Ambition, Vision, Missions, Valeurs", "3 piliers de la démarche RSE"))
        if st.button("Process"):
            with st.spinner("Processing..."):
                #get text from the website
                urls = [url1, url2, url3]
                filtered_urls = [url for url in urls if url]
                
                #get text from the website
                docs = get_docs_from_website(filtered_urls)

                #get text chunks
                text_chunks = get_doc_chunks(docs)

                #create vectorstore
                vectorstore = get_vectorstore_from_docs(text_chunks)

                chain = get_conversation_chain(vectorstore)

                if sous_options == "Ambition, Vision, Missions, Valeurs":
                    question = '''Tu est l'entreprise et tu dois génerer un rapport RSE , voici les 4 points à génerer; et n'oublie aucun des points , chaque paragraphe doit être de minimum 150 caractères:
                                    \n
                                    ### Ambition : \n
                                    Quelle est l'ambition de l'entreprise ? (répondre avec maximum 250 caractères)
                                    \n
                                    ### Vision : \n
                                    Quelle est la vision de l'entreprise ? (répondre avec maximum 250 caractères)
                                    \n
                                    ### Missions : \n
                                    Quelles sont les missions de l'entreprise ? (répondre avec maximum 250 caractères)
                                    \n
                                    renvoie ta réponse en markdown et bien formatée'''
                    response = chain.invoke(question)
                    st.markdown(response.content)
                    values = chain.invoke("Quels sont les valeurs de l'entreprise ? (répondre avec 10 mots maximum en bullet points)")
                    st.markdown("### Valeurs :")
                    st.markdown(values.content)
                
                elif sous_options == "3 piliers de la démarche RSE":
                    question = '''  suggère nous les 3 piliers principaux de la démarche RSE pour cette entreprise. Pour chaque pilier RSE doit avoir ce format :
                                    \n
                                    ### le titre du  pilier numero 1 \n
                                     -la description du pilier (répondre avec maximum 250 caractères)
                                     \n
                                     - 2 indicateurs cibles pertinents à atteindre avec suggestion de valeur cible min, max
                                     \n
                                     ### le titre du  pilier numero 2 \n
                                     -la description du pilier (répondre avec maximum 250 caractères)
                                     \n
                                     - 2 indicateurs cibles pertinents à atteindre avec suggestion de valeur cible min, max
                                     \n
                                     ### le titre du  pilier numero 3 \n
                                     -la description du pilier (répondre avec maximum 250 caractères)
                                     \n
                                     - 2 indicateurs cibles pertinents à atteindre avec suggestion de valeur cible min, max
                                     \n
                                    renvoie ta réponse en markdown et bien formatée
                                     '''
                    response = chain.invoke(question)
                    st.markdown(response.content)


    if option == "A partir de vos documents entreprise":
        pdf_docs = st.file_uploader("Upload les documents concernant la marque (maximum 3 fichiers de taille max de 5 Mo)", type="pdf", accept_multiple_files=True)
        # Process the PDF documents
        sous_options = st.radio("SChoisissez votre sous-section", ("Ambition, Vision, Missions, Valeurs", "3 piliers de la démarche RSE"))
        if st.button("Process"):
            with st.spinner("Processing..."):
                #get pdf text in raw format
                raw_text = get_pdf_text(pdf_docs)

                #get text chunks
                text_chunks = get_text_chunks(raw_text)

                #create vectorstore
                vectorstore = get_vectorstore(text_chunks)

                chain = get_conversation_chain(vectorstore)

                if sous_options == "Ambition, Vision, Missions, Valeurs":
                    question = '''Tu est l'entreprise et tu dois génerer un rapport RSE , voici les 4 points à génerer; et n'oublie aucun des points , chaque paragraphe doit être de minimum 150 caractères:
                                    \n
                                    ### Ambition : \n
                                    Quelle est l'ambition de l'entreprise ? (répondre avec maximum 250 caractères)
                                    \n
                                    ### Vision : \n
                                    Quelle est la vision de l'entreprise ? (répondre avec maximum 250 caractères)
                                    \n
                                    ### Missions : \n
                                    Quelles sont les missions de l'entreprise ? (répondre avec maximum 250 caractères)
                                    \n
                                    renvoie ta réponse en markdown et bien formatée'''
                    response = chain.invoke(question)
                    st.markdown(response.content)
                    values = chain.invoke("Quels sont les valeurs de l'entreprise ? (répondre avec 10 mots maximum en bullet points)")
                    st.markdown("### Valeurs :")
                    st.markdown(values.content)
                
                elif sous_options == "3 piliers de la démarche RSE":
                    question = '''  suggère nous les 3 piliers principaux de la démarche RSE pour cette entreprise. Pour chaque pilier RSE doit avoir ce format :
                                    \n
                                    ### le titre du ieme pilier \n
                                     -la description du pilier (répondre avec maximum 250 caractères)
                                     \n
                                     - 2 indicateurs cibles pertinents à atteindre avec suggestion de valeur cible min, max
                                     \n
                                    renvoie ta réponse en markdown et bien formatée
                                     '''
                    response = chain.invoke(question)
                    st.markdown(response.content)