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(docs):
    text_list = []
    for file in docs:
        if file.type == 'text/plain':
            # file is .txt
            text_list.append(file.getvalue().decode('utf-8'))
    return text_list

def get_csv_file(docs):
    csv_list = []
    for file in docs:
        if file.type == 'text/csv':
            # file is .csv
            csv_list.extend(csv.reader(file.getvalue().decode('utf-8').splitlines()))
    return csv_list

def get_json_file(docs):
    json_list = []
    for file in docs:
        if file.type == 'application/json':
            # file is .json
            json_list.extend(json.load(file))
    return json_list

    
# 문서들을 처리하여 텍스트 청크로 나누는 함수입니다.
def get_text_chunks(documents):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200,
        length_function=len
    )

    # 각 문서의 내용을 리스트에 추가
    texts = []
    for doc in documents:
        if hasattr(doc, 'page_content'):
            # 문서 객체인 경우에만 추가
            texts.append(doc.page_content)
        elif isinstance(doc, str):
            # 문자열인 경우 그대로 추가
            texts.append(doc)

    # 나눈 청크를 반환
    return text_splitter.split_documents(texts)



# 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):
    print(f"DEBUG: session_state.conversation before initialization: {st.session_state.conversation}")

    try:
        if st.session_state.conversation is None:
            gpt_model_name = 'gpt-3.5-turbo'
            llm = ChatOpenAI(model_name=gpt_model_name)

            # 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
            )
            st.session_state.conversation = conversation_chain

    except Exception as e:
        print(f"Error during conversation initialization: {e}")

    print(f"DEBUG: session_state.conversation after initialization: {st.session_state.conversation}")

    return st.session_state.conversation if st.session_state.conversation else ConversationalRetrievalChain()

# 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="Chat with multiple Files :)",
                       page_icon=":books:")
    st.write(css, unsafe_allow_html=True)

    if "conversation" not in st.session_state or st.session_state.conversation is None:
        st.session_state.conversation = None
        st.session_state.chat_history = None

    st.header("Chat with multiple Files :")
    user_question = st.text_input("Ask a question about your documents:")
    if user_question:
        handle_userinput(user_question)

    with st.sidebar:
        openai_key = st.text_input("Paste your OpenAI API key (sk-...)")
        if openai_key:
            os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai_key

        st.subheader("Your documents")
        docs = st.file_uploader(
            "Upload your documents here and click on 'Process'", 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()