Ai

app.py

@@ -8,6 +8,9 @@ from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
 from htmlTemplates import css, bot_template, user_template
 from langchain.llms import LlamaCpp  # For loading transformer models.
 from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, TextLoader, JSONLoader, CSVLoader
+import json
+from pathlib import Path
+from pprint import pprint
 import tempfile # 임시 파일을 생성하기 위한 라이브러리입니다.
 import os
 from huggingface_hub import hf_hub_download # Hugging Face Hub에서 모델을 다운로드하기 위한 함수입니다.
@@ -24,15 +27,35 @@ def get_pdf_text(pdf_docs):
 
 # 과제
 # 아래 텍스트 추출 함수를 작성
-def get_text_file(docs):
-    pass    
+def get_text_file(txt_docs):
+    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
+    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, txt_docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
+    with open(temp_filepath, "wb") as f:
+        f.write(txt_docs.getvalue())
+    txt_loader = TextLoader(temp_filepath)
+    txt_doc = txt_loader.load()
+    return txt_doc
     
-def get_csv_file(docs):
-    pass
-
-def get_json_file(docs):
-    pass
-
+def get_csv_file(csv_docs):
+    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()
+    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, csv_docs.name) 
+    with open(temp_filepath, "wb") as f:  
+        f.write(csv_docs.getvalue())
+    csv_loader = CSVLoader(temp_filepath)
+    csv_doc = pdf_loader.load()
+    return csv_doc 
+
+def get_json_file(json_docs):
+    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()
+    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, json_docs.name)
+    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
+        f.write(json_docs.getvalue()) 
+    json_loader = JSONLoader(
+                file_path='./example_data/facebook_chat.json',
+                jq_schema='.messages[].content',
+                text_content=False)
+    json_doc = json_loader.load()
+    return json_doc
     
 # 문서들을 처리하여 텍스트 청크로 나누는 함수입니다.
 def get_text_chunks(documents):