day13 chatDocument 文件分析器(一)：智能CSV分析與StreamLit前端介面

16th鐵人賽 (python) streamlit rag langchain llm

jay0810

團隊不時以註解遮羞的實習同學

2024-09-12 02:08:52

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前言

前幾天我們利用外部資料的力量，來提示LLM，並且使得LLM得到更多內容的提示生成精確的回覆，那麼今天我們打算製作一個可以讓使用者自由選擇檔案的UI介面，並且可以自由輸入分析字的文件分析器chatDocument ，目標是相容多個文件格式，首先先從CSV來示範，前端部分我們使用streamlit。

正文

首先定義model

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
import os
# 1. Create model
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API key"

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

embeddingmodel = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")

製作處理文件函數

這部分可以參考day10，我們將day10的文件除了model以後的程式碼，改寫成一個函數

from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# define process file
def process_document(file_content, user_input, file_name):
    # 暫存上檔案，並且得到上傳檔案的副檔名
    temp_file_path = f"temp_uploaded_file.{file_name.split('.')[-1]}"
    # 寫成暫存檔案
    with open(temp_file_path, "wb") as temp_file:
        temp_file.write(file_content)

    # 1. 載入CSV檔案
    loader = CSVLoader(file_path=temp_file_path, encoding="utf-8")
    docs = list(loader.lazy_load())

    # 2. 切分成數個chunk，自定切割大小，自訂overlap
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=400, chunk_overlap=100)
    splits = text_splitter.split_documents(docs)

    # 3. 轉換成embedding，儲存進Chroma向量資料庫
    vectorstore = Chroma.from_documents(
        documents=splits, embedding=embeddingmodel)
    retriever = vectorstore.as_retriever()

    # 4. 做成chain.
    template = """
    你是一個人工智慧輔助系統，可以根據文件的內容進行簡單的總結，並且根據使用者需求來進行分析
    以下為文件的內容:
    {context}
    使用者提供的額外資訊：
    {user_input}
    """
    custom_rag_prompt = PromptTemplate.from_template(template)

    def format_docs(docs):
        return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

    rag_chain = (
        {"context": retriever | format_docs, "user_input": lambda x: x}
        | custom_rag_prompt
        | model
        | StrOutputParser()
    )

    # 5. 呼叫
    result = rag_chain.invoke(user_input)
    os.remove(temp_file_path)

    return result

可以看到這個流程和day10基本上一樣，差別在於檔案內容與名稱和使用者輸入是透過參數來變化

安裝streamlit

 pip install streamlit

streamlit的簡單講解

# 將streamlit import並且使用st 作為簡稱
import streamlit as st 

# 設定網頁的基本資訊，像是標題和icon。
st.set_page_config()

# 顯示網頁的主標題，有著較大的字體和明顯的行距。
st.title()

# 用來顯示一般文字或元件，也可以用來排版ex: st.write("")
st.write()

# 文件上傳工具，允許用戶上傳文件。其他屬性 type 表示可以接受的檔案類型，label_visibility="visible" 讓標籤保持可見。
st.file_uploader()

# 創建一個單行的文字輸入框，讓使用者輸入額外資訊，參數的第一個字串是提示字，第二個字串是預設字
st.text_input()

# 用來創建一個按鈕，當使用者按下此按鈕時，會觸發後續的邏輯。
st.button()

# 顯示錯誤信息，可以提醒使用者或顯示其他錯誤。
st.error()

若需要streamlit的額外資訊，可以參考官方網站
https://docs.streamlit.io/develop/tutorials/llms/llm-quickstart

streamlit 的前端畫面

# streamlit
import streamlit as st

# frontend
def run_streamlit():
    st.set_page_config(
        page_title="文件分析與總結器", page_icon="📄")
    st.title("文件分析與總結器")
    st.write("")
    st.write("### Step 1: 上傳文件")
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Choose a file", type=["csv"], label_visibility="visible")
    st.write("")
    st.write("### Step 2: 輸入額外資訊，讓人工智慧處理")
    user_input = st.text_input(
        "Enter Additional Information", "")
    st.write("")
    st.write("### Step 3: 提交")
    submit_button = st.button("Submit", use_container_width=True)
    if submit_button:
        if uploaded_file is not None:
            st.write(f"**檔案名稱:** {uploaded_file.name}")
            st.write(f"**額外資訊:** {user_input}")

            # Process the document
            file_content = uploaded_file.getvalue()
            summary = process_document(
                file_content, user_input, uploaded_file.name)

            st.write("")
            st.write("### Summary:")
            st.write(summary)
        else:
            st.error("請先上傳檔案")

執行命令

最後啟動時，執行前端頁面

if __name__ == "__main__":
    run_streamlit()

執行整個程式碼輸入

streamlit run day13.py

我們將整個程式碼檔案命名為day13.py

部屬畫面

完整程式碼

# streamlit
import streamlit as st
# langChain
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
import os
from langchain_community.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 啟動命令 streamlit run filename.py

# 1. Create model
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API key"

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

embeddingmodel = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")


# define process file
def process_document(file_content, user_input, file_name):
    # 暫存上檔案，並且得到上傳檔案的副檔名
    temp_file_path = f"temp_uploaded_file.{file_name.split('.')[-1]}"
    # 寫成暫存檔案
    with open(temp_file_path, "wb") as temp_file:
        temp_file.write(file_content)

    # 1. 載入CSV檔案
    loader = CSVLoader(file_path=temp_file_path, encoding="utf-8")
    docs = list(loader.lazy_load())

    # 2. 切分成數個chunk，自定切割大小，自訂overlap
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=400, chunk_overlap=100)
    splits = text_splitter.split_documents(docs)

    # 3. 轉換成embedding，儲存進Chroma向量資料庫
    vectorstore = Chroma.from_documents(
        documents=splits, embedding=embeddingmodel)
    retriever = vectorstore.as_retriever()

    # 4. 做成chain.
    template = """
    你是一個人工智慧輔助系統，可以根據文件的內容進行簡單的總結，並且根據使用者需求來進行分析
    以下為文件的內容:
    {context}
    使用者提供的額外資訊：
    {user_input}
    """
    custom_rag_prompt = PromptTemplate.from_template(template)

    def format_docs(docs):
        return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

    rag_chain = (
        {"context": retriever | format_docs, "user_input": lambda x: x}
        | custom_rag_prompt
        | model
        | StrOutputParser()
    )

    # 5. 呼叫
    result = rag_chain.invoke(user_input)
    os.remove(temp_file_path)

    return result


# frontend
def run_streamlit():
    st.set_page_config(
        page_title="文件分析與總結器", page_icon="📄")
    st.title("文件分析與總結器")
    st.write("")
    st.write("### Step 1: 上傳文件")
    uploaded_file = st.file_uploader(
        "Choose a file", type=["csv"], label_visibility="visible")
    st.write("")
    st.write("### Step 2: 輸入額外資訊，讓人工智慧處理")
    user_input = st.text_input(
        "Enter Additional Information", "")
    st.write("")
    st.write("### Step 3: 提交")
    submit_button = st.button("Submit", use_container_width=True)
    if submit_button:
        if uploaded_file is not None:
            st.write(f"**檔案名稱:** {uploaded_file.name}")
            st.write(f"**額外資訊:** {user_input}")

            # Process the document
            file_content = uploaded_file.getvalue()
            summary = process_document(
                file_content, user_input, uploaded_file.name)

            st.write("")
            st.write("### Summary:")
            st.write(summary)
        else:
            st.error("請先上傳檔案")


if __name__ == "__main__":
    run_streamlit()