함수 작성

app.py

@@ -13,6 +13,9 @@ from langchain.llms import HuggingFaceHub, LlamaCpp, CTransformers  # For loadin
 from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader, JSONLoader, CSVLoader
 import tempfile # 임시 파일을 생성하기 위한 라이브러리입니다.
 import os
+import json
+from pathlib import Path
+from pprint import pprint
 
 
 # PDF 문서로부터 텍스트를 추출하는 함수입니다.
@@ -29,14 +32,31 @@ def get_pdf_text(pdf_docs):
 # 아래 텍스트 추출 함수를 작성
 
 def get_text_file(docs):
-    pass
+    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.
+    txt_loader = TextLoader(temp_filepath)  # PyPDFLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
+    txt_doc = txt_loader.load()  # 텍스트를 추출합니다.
+    return txt_doc  # 추출한 텍스트를 반환합니다.
 
 
 def get_csv_file(docs):
-    pass
+    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.
+    csv_loader = CSVLoader(temp_filepath)  # PyPDFLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
+    csv_doc = csv_loader.load()  # 텍스트를 추출합니다.
+    return csv_doc  # 추출한 텍스트를 반환합니다.
 
 def get_json_file(docs):
-    pass
+    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.
+    data = json.loads(Path(temp_filepath).read_text())
+    return data  # 추출한 텍스트를 반환합니다.
 
     
 # 문서들을 처리하여 텍스트 청크로 나누는 함수입니다.

requirements.txt

@@ -11,4 +11,6 @@ streamlit-extras
 InstructorEmbedding
 sentence-transformers
 jq
-openai
+openai
+pathlib
+pprint