File size: 3,235 Bytes
ff1f92b 5585965 cf0475c 5585965 ff1f92b f5dd29d 5585965 ff1f92b 5585965 ff1f92b 5585965 ff1f92b 5585965 7f03e5a 5585965 ff1f92b 5585965 7f03e5a 5585965 ff1f92b 5585965 11c1175 321a086 5585965 ff1f92b 5585965 ff1f92b 5585965 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 |
import streamlit as st
from langchain.embeddings import HuggingFaceInstructEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, PyPDFLoader
import os
from PyPDF2 import PdfReader
from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
#from htmlTemplates import css, bot_template, user_template
from langchain.llms import HuggingFaceHub
###########
#pip install faiss-cpu
#pip install langchain
#pip install pypdf
#pip tiktoken
#pip install InstructorEmbedding
###############
# PDF in String umwandeln
def get_pdf_text(folder_path):
text = ""
# Durchsuche alle Dateien im angegebenen Verzeichnis
for filename in os.listdir(folder_path):
filepath = os.path.join(folder_path, filename)
# Überprüfe, ob die Datei die Erweiterung ".pdf" hat
if os.path.isfile(filepath) and filename.lower().endswith(".pdf"):
pdf_reader = PdfReader(filepath)
for page in pdf_reader.pages:
text += page.extract_text()
#text += '\n'
return text
#Chunks erstellen
def get_text_chunks(text):
#Arbeitsweise Textsplitter definieren
text_splitter = CharacterTextSplitter(
separator="\n",
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200,
length_function=len
)
chunks = text_splitter.split_text(text)
return chunks
# nur zum Anlegen des lokalen Verzeichnisses "Store" und speichern der Vektor-Datenbank
def create_vectorstore_and_store(text_chunks):
embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name="hkunlp/instructor-base")
# Initiate Faiss DB
vectorstoreDB = FAISS.from_texts(texts=text_chunks,embedding=embeddings)#texts=text_chunks,
###
### --> danach soll das PDF-Verzeichnis gelöscht werden, bzw. Datein verschieben, weil beim nächsten Upload
###
# Verzeichnis in dem die VektorDB gespeichert werden soll
save_directory = "Store"
#VektorDB lokal speichern
vectorstoreDB.save_local(save_directory)
print(vectorstoreDB)
return None
########
def get_vectorstore():
embeddings = HuggingFaceInstructEmbeddings(model_name="hkunlp/instructor-base")
#Abruf lokaler Vektordatenbank
save_directory = "Store"
vectorstoreDB = FAISS.load_local(save_directory, embeddings)
return vectorstoreDB
def main():
user_question = st.text_area("Stell mir eine Frage2: ")
folder_path = './files'
pdf_text = get_pdf_text(folder_path)
text_chunks = get_text_chunks(pdf_text)
create_vectorstore_and_store(text_chunks)
retriever=get_vectorstore().as_retriever()
retrieved_docs=retriever.invoke(
user_question
)
if user_question:
st.text(retrieved_docs[0].page_content)
# bei incoming pdf
#vectorstore_DB=get_vectorstore() # bei Abfrage durch Chatbot
#print(get_vectorstore().similarity_search_with_score("stelle")) # zeigt an ob Vektordatenbank gefüllt ist
#print(get_conversation_chain(get_vectorstore()))
if __name__ == '__main__':
main() |