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app.py

@@ -88,21 +88,9 @@ def get_vectorstore(text_chunks):
     # OpenAI 임베딩 모델을 로드합니다. (Embedding models - Ada v2)
 
     embeddings = OpenAIEmbeddings()
-    print("Embeddings:", embeddings)
+    vectorstore = FAISS.from_documents(text_chunks, embeddings) # FAISS 벡터 스토어를 생성합니다.
 
-    # 텍스트 청크가 비어 있는 경우에 대한 처리
-    if not text_chunks or not text_chunks[0]:
-        return None
-
-    # 첫 번째 텍스트 청크의 길이 확인
-    first_chunk_length = len(text_chunks[0])
-
-    # 첫 번째 텍스트 청크가 비어 있는 경우에 대한 처리
-    if first_chunk_length == 0:
-        return None
-
-    vectorstore = FAISS.from_documents(text_chunks, embeddings)  # FAISS 벡터 스토어를 생성합니다.
-    return vectorstore  # 생성된 벡터 스토어를 반환합니다.
+    return vectorstore # 생성된 벡터 스토어를 반환합니다.
 
 
 def get_conversation_chain(vectorstore):