Update app.py

app.py

@@ -10,6 +10,8 @@ from langchain.llms import LlamaCpp  # For loading transformer models.
 from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader, JSONLoader, CSVLoader
 import tempfile # 임시 파일을 생성하기 위한 라이브러리입니다.
 import os
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+from langchain.vectorstores import Chroma
 #from huggingface_hub import hf_hub_download # Hugging Face Hub에서 모델을 다운로드하기 위한 함수입니다.
 
 # PDF 문서로부터 텍스트를 추출하는 함수입니다.
@@ -68,9 +70,9 @@ def get_text_chunks(documents):
 def get_vectorstore(text_chunks):
     # 원하는 임베딩 모델을 로드합니다.
     embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2',
-                                       model_kwargs={'device': 'cpu'})  # 임베딩 모델을 설정합니다.
-    vectorstore = FAISS.from_documents(text_chunks, embeddings)  # FAISS 벡터 스토어를 생성합니다.
-    return vectorstore  # 생성된 벡터 스토어를 반환합니다.
+                                       model_kwargs={'device': 'cpu'})  
+    vectorstore = Chroma.from_documents(text_chunks, embeddings, persist_directory="db")
+    return vectorstore 
 
 
 def get_conversation_chain(vectorstore):