エラー処理追加, 実行例追加, csvの一括処理を追加

app.py

@@ -2,11 +2,14 @@ import os
 import dotenv
 import sys
 import gradio as gr
+import pandas as pd
 
 from langchain import LLMChain
 from langchain.agents import ZeroShotAgent, AgentExecutor, load_tools, Tool
 from langchain.chat_models import ChatOpenAI
 from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
+from langchain.schema.output_parser import OutputParserException
+from googleapiclient.errors import HttpError
 
 dotenv.load_dotenv()
 
@@ -40,22 +43,91 @@ def search_and_generate(question, prefix = "次の質問にできる限り答え
     )
 
     # エージェントの準備
-    llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")
+    llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")
     llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
     agent = ZeroShotAgent(llm_chain=llm_chain, tools=tools)
     agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
 
-    result = agent_executor.run(question)
+    try:
+        result = agent_executor.run(question)
+    except OutputParserException as e:
+        result = '例外が発生しました: OutputParserException ' + str(e.args[0])
     
     return result
 
+def search_and_generate_csv(csv_file):
+    
+    output_csv_file = csv_file.replace(".csv", "_output.csv")
+    questions_df = pd.read_csv(csv_file)
+    
+    # 結果を格納するDataFrameを作成
+    results_df = pd.DataFrame(columns=["question", "answer"])
+    
+    for i, row in questions_df.iterrows():
+        
+        question = ""
+        if i == 0 and "question" not in row:
+            # 1行目はヘッダーなのでquestionがある場合は１行目を無視する
+            continue
+        elif "question" not in row:
+            # questionがない場合は１列目をquestionとして扱う
+            question = row[0]
+        else:
+            # questionがある場合はquestionの列を参照する
+            question = row["question"]
+        
+        # 質問に対する回答を取得
+        answer = search_and_generate(question)
+        
+        # 結果をDataFrameに追加
+        results_df.loc[i] = [question, answer]
+        
+    # 結果をCSVファイルに保存
+    result_csv = results_df.to_csv(output_csv_file, index=False)
+    
+    return result_csv
+
+def process_input(str_question, file_csv):
+    # file_csvが空でない場合はCSVファイルとして扱う
+    try:
+        if file_csv:
+            return search_and_generate_csv(file_csv.name)
+        elif str_question:
+            return search_and_generate(str_question)
+    except HttpError as e:
+        print("An HTTP error %d occurred:\n%s" % (e.resp.status, e.content))
+        # reasonがrateLimitExceededの場合
+        if "rateLimitExceeded" in e.content.decode():
+            result = "検索APIリクエストの上限に達しました。"
+        else:
+            result = "検索API実行時に通信エラーが発生しました。"
+        return result
+
 def main():
-    if len(sys.argv) > 1:
+    # パラメータに --csv がある場合、かつ、その次の引数がファイル名の場合
+    if "--csv" in sys.argv and len(sys.argv) > sys.argv.index("--csv") + 1:
+        csv_file = sys.argv[sys.argv.index("--csv") + 1]
+        
+        # 引数のファイル名からCSVファイルを読み込む
+        result_csv = search_and_generate_csv(csv_file)
+        
+        # csvファイルの内容をprintで表示する
+        print(result_csv)
+        
+    elif len(sys.argv) > 1:
         question = sys.argv[1]
         result = search_and_generate(question)
         print(result)
     else:
-        gr.Interface(fn=search_and_generate, inputs="text", outputs="text").launch()
+        gr.Interface(fn=process_input, 
+                 inputs=[gr.Text(), gr.File()], 
+                 outputs="text",
+                 examples=[
+                            ["", "sample.csv"],
+                            ["日下部民藝館に伝わる伝承は？", None],
+                            ["醍醐寺に伝わる伝承は？", None],
+                        ],
+                 ).launch()
 
 if __name__ == "__main__":
     main()

sample.csv

@@ -0,0 +1,4 @@
+question, answer
+葛飾区に伝わる伝承は？50文字以内で答えてください, 
+品川区に伝わる伝承は？50文字以内で答えてください, 
+箱根に伝わる伝承は？50文字以内で答えてください,