랭체인 대화형 챗봇 만들기

[주인장]

import streamlit as st

from streamlit_chat import message

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

from langchain_community.chat_models import ChatOllama

from langchain.chains import ConversationalRetrieval‎Chain

from langchain.vectorstores import FAISS

import tempfile

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("upload", type="pdf")  # PDF 파일 업로드

if uploaded_file:

    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as tmp_file: # 임시 파일 생성

        tmp_file.write(uploaded_file.getvalue()) # 업로드된 PDF 파일을 임시 파일로 저장

        tmp_file_path = tmp_file.name # 임시 파일 경로 저장

    loader = PyPDFLoader(tmp_file_path) # PDF 파일 로드

    data = loader.load()    # PDF 파일에서 데이터 추출

    # 다국어 지원 문장 임베딩 모델 (한국어 포함)

    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")

    vectors = FAISS.from_documents(data, embeddings) # 문서에서 벡터 저장소 생성

    # llama3-ko 모델로 Conversational QA 체인 구성

    chain = ConversationalRetrieval‎Chain.from_llm(      

        llm=ChatOllama(model="llama3-ko", temperature=0.0),

        retriever=vectors.as_retriever()    # 문서 검색기 설정

    )

    def conversational_chat(query):

        result = chain({"question": query, "chat_history": st.session_state['history']}) # 대화 기록 포함

        st.session_state['history'].append((query, result["answer"])) # 대화 기록 업데이트

        return result["answer"] # 답변 반환

    if 'history' not in st.session_state:

        st.session_state['history'] = [] # 대화 기록 초기화

    if 'generated' not in st.session_state:

        st.session_state['generated'] = ["안녕하세요! " + uploaded_file.name + "에 관해 질문주세요."]

    if 'past' not in st.session_state:

        st.session_state['past'] = ["안녕하세요!"]

    response_container = st.container()

    container = st.container()

    with container:

        with st.form(key='Conv_Question', clear_on_submit=True):

            user_input = st.text_input("Query:", placeholder="PDF파일에 대해 얘기해볼까요? (:", key='input')

            submit_button = st.form_submit_button(label='Send')

        if submit_button and user_input:

            output = conversational_chat(user_input)

            st.session_state['past'].append(user_input)

            st.session_state['generated'].append(output)

    if st.session_state['generated']:

        with response_container:

            for i in range(len(st.session_state['generated'])):

                message(st.session_state["past"][i], is_user=True, key=str(i) + '_user',

                        avatar_style="fun-emoji", seed="Nala")

                message(st.session_state["generated"][i], key=str(i), avatar_style="bottts", seed="Fluffy")