Update app.py

app.py

@@ -27,44 +27,6 @@ def get_pdf_text(pdf_docs):
 
 # 과제
 # 아래 텍스트 추출 함수를 작성
-import os
-import tempfile
-import csv
-import json
-from PyPDF2 import PdfReader
-
-# 함수들 정의
-def get_pdf_text(pdf_docs):
-    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()  # 임시 디렉토리를 생성합니다.
-    temp_filepath = os.path.join(temp_dir.name, pdf_docs.name)  # 임시 파일 경로를 생성합니다.
-    with open(temp_filepath, "wb") as f:  # 임시 파일을 바이너리 쓰기 모드로 엽니다.
-        f.write(pdf_docs.getvalue())  # PDF 문서의 내용을 임시 파일에 씁니다.
-    pdf_loader = PyPDFLoader(temp_filepath)  # PyPDFLoader를 사용해 PDF를 로드합니다.
-    pdf_doc = pdf_loader.load()  # 텍스트를 추출합니다.
-    return pdf_doc  # 추출한 텍스트를 반환합니다.
-import os
-import tempfile
-import csv
-import json
-from PyPDF2 import PdfReader
-
-# 추가 함수 정의
-def get_text_from_text_file(doc_path):
-    with open(doc_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-        text = file.read()
-    return text
-
-def get_text_from_csv_file(doc_path):
-    with open(doc_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-         csv_reader = csv.reader(file)
-        text = '\n'.join(','.join(row) for row in csv_reader)
-    return text
-
-def get_text_from_json_file(doc_path):
-    with open(doc_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-        data = json.load(file)
-        text = json.dumps(data, indent=2)
-    return text
 
 def get_text_file(docs):
     text_list = []
@@ -106,6 +68,7 @@ def get_vectorstore(text_chunks):
 
     return vectorstore # 생성된 벡터 스토어를 반환합니다.
 
+
 def get_conversation_chain(vectorstore):
     gpt_model_name = 'gpt-3.5-turbo'
     llm = ChatOpenAI(model_name = gpt_model_name) #gpt-3.5 모델 로드
@@ -193,4 +156,4 @@ def main():
 
 
 if __name__ == '__main__':
-    main()
+    main()