Update app.py

app.py

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-import os
+
 import gradio as gr
 import requests
 from langchain_community.document_loaders import UnstructuredPDFLoader
 import json
 
-# 環境変数からDIFY_BASE_URLとDIFY_API_KEY_MYWORKFLOWを取得
-DIFY_BASE_URL = os.environ.get("DIFY_BASE_URL", "")
-DIFY_API_KEY_MYWORKFLOW = os.environ.get("DIFY_API_KEY_MYWORKFLOW", "")
-
-def run_workflow(file):
+def run_workflow(message):
     try:
+        file = message['files'][0]
+        text_message = message['text']
+        
+        # PDFファイルが選択されているかチェック
         if not file:
             return "PDFファイルを選択してください。", ""
-
+        
+        # PDFファイルをロードしてテキストを抽出
         loader = UnstructuredPDFLoader(file)
         data = loader.load()
         raw_text = data[0].page_content
-
+        
+        # APIリクエストのための入力データを準備
         inputs = {
             "url": "",
             "knowledge": raw_text
         }
-        yield raw_text,"loading...",{}
-
+        
+        yield raw_text, "loading...", {}
+        
+        # APIエンドポイントURL
         url = DIFY_BASE_URL + "/workflows/run"
+        
+        # APIリクエストのヘッダー
         headers = {
             "Content-Type": "application/json",
             "Authorization": f"Bearer {DIFY_API_KEY_MYWORKFLOW}"
         }
+        
+        # APIリクエストのデータ
         data = {
             "inputs": inputs,
             "query": "",
             "response_mode": "streaming",
             "user": "abc_123",
         }
+        
+        # APIにリクエストを送信
         response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
         response.raise_for_status()
-
+        
         assistant_message = ""
         outputs = {}
-
+        
+        # APIレスポンスのチャンク処理
         for chunk in response.iter_lines(delimiter=b"\n\n"):
             if chunk:
                 chunk_data = chunk.decode("utf-8").strip()
@@ -50,39 +61,74 @@ def run_workflow(file):
                         if result.get("event") == "text_chunk":
                             answer = result.get("data", "").get("text", "")
                             assistant_message += str(answer)
-                            yield raw_text,assistant_message,result.get("data", "")
+                            yield raw_text, assistant_message, result.get("data", "")
                         elif result.get("event") == "workflow_finished":
                             outputs = result.get('data', "")
-                            yield raw_text,assistant_message,outputs
-
-        # print(outputs.get('result', ""))
-        # print(outputs.get('row_content', ""))
-        # print(outputs.get('url', ""))
-
-        # return raw_text, assistant_message, outputs
+                            yield raw_text, assistant_message, outputs
+        
     except Exception as e:
         error_message = str(e)
         print(f"Error: {error_message}")
         return "error", error_message, {}
 
+# Gradioインターフェイスの設定
 iface = gr.Interface(
     fn=run_workflow,
-    inputs=[gr.File(label="PDFファイルをアップロード", file_types=[".pdf"])],
+    inputs=[gr.MultimodalTextbox(label="PDFファイルをアップロード", file_types=[".pdf"], interactive=True)],
     outputs=[
         gr.Textbox(label="生テキスト", show_copy_button=True, max_lines=5),
         gr.Markdown(),
         gr.JSON()
     ],
     title="PDF to Dify Workflow",
-    description="PDFファイルを入力すると、Dify APIのワークフローによって処理された結果が表示されます。© 2024 @tregu0458. All rights reserved.",
+    description="PDFファイルを入力すると、Dify APIのワークフローによって処理された結果が表示されます。",
     article="""
-## 使用コンポーネント
-- dify
-- gradio
-- langchain_community.document_loaders
+    © 2024 @tregu0458. All rights reserved.
+    
+    ## 使用コンポーネント
+    - dify
+    - gradio
+    - langchain_community.document_loaders
+    
+    ## 今回のworkflowの仕様
+    ### 入力
+    - url
+    - knowledge
+    ### 出力
+    - result
+    - row_content
+    - url
+    ### LLM
+    - gemini-1.5-flash
+    ```
+        PDFファイルを入力として受け取り、Dify APIのワークフローを使用してファイルを処理し、結果を返す関数。
+
+        Args:
+            message (dict): 入力メッセージ。以下のキーを含む辞書。
+                - 'files' (list): アップロードされたPDFファイルのリスト。
+                - 'text' (str): テキストメッセージ。
+
+        Yields:
+            tuple: 以下の要素を含むタプル。
+                - raw_text (str): PDFファイルから抽出された生テキスト。
+                - assistant_message (str): アシスタントからのメッセージ。
+                - outputs (dict): APIレスポンスのデー���。
+
+        Returns:
+            tuple: 以下の要素を含むタプル。
+                - status (str): 処理の状態。"error" または "" (空文字列)。
+                - error_message (str): エラーメッセージ (エラーが発生した場合)。
+                - data (dict): APIレスポンスのデータ。
+
+        Raises:
+            Exception: 処理中にエラーが発生した場合。
 
-© 2024 @tregu0458. All rights reserved."
-""")
+        Notes:
+            - 関数は非同期的に実行され、処理の進行状況に応じて段階的に結果を返す。
+            - `yield` を使用して、処理の途中経過を表示しながら、最終的な結果を返す。
+    ```
+    """
+)
 
 if __name__ == "__main__":
     iface.queue().launch()