Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,10 @@
 import streamlit as st
 from dotenv import load_dotenv
 from PyPDF2 import PdfReader
+from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
+from langchain.document_loaders import TextLoader
+from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
+from langchain.document_loaders import JSONLoader
 from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter, RecursiveCharacterTextSplitter
 from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings, HuggingFaceInstructEmbeddings
 from langchain.vectorstores import FAISS, Chroma
@@ -29,14 +33,34 @@ def get_pdf_text(pdf_docs):
 # 아래 텍스트 추출 함수를 작성
 
 def get_text_file(docs):
-    pass
-
+    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
+    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
+    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
+        f.write(docs.getvalue()) # PDF 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
+    loader = DirectoryLoader(temp_dir.name, glob=docs.name, loader_cls=TextLoader)
+    data = loader.load()
+    return date
 
 def get_csv_file(docs):
-    pass
+    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
+    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
+    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
+        f.write(docs.getvalue()) # PDF 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
+    loader = CSVLoader(file_path=temp_filepath)
+    data = loader.load()
+    return date
 
 def get_json_file(docs):
-    pass
+    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() # 임시 디렉토리를 생성합니다.
+    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, docs.name) # 임시 파일 경로를 생성합니다.
+    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
+        f.write(docs.getvalue()) # PDF 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
+    loader = JSONLoader(
+        file_path=temp_filepath, 
+        jq_schema='.messages[].content',
+        text_content=False)
+    data = loader.load()
+    return date
 
     
 # 문서들을 처리하여 텍스트 청크로 나누는 함수입니다.