Update langchain_bot.py

langchain_bot.py

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-import os 
-import json
-from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder
-from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
-from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
-from langchain.chains.conversational_retrieval.base import ConversationalRetrievalChain
-from langchain.memory.buffer_window import ConversationBufferWindowMemory
-from langchain_core.prompts import PromptTemplate
-from langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemo
-### Contextualize question ###
-from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain
-
-
-settings= json.load(open("system.json","r"))
-
-
-from upstash_vector import Index
-from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
-index = Index(os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"],os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"])
-vectorStore = UpstashVectorStore(
-    embedding=True, index=index,
-)
-retriever = vectorStore.as_retriever(search_kwargs={"k": settings["k"]})
-#LLM setup
-LLM= ChatOpenAI(model=settings["model"], temperature=settings["temp"])
-
-#Setup prompt template 
-QUESTION_PROMPT = PromptTemplate(
-    template=settings["prompt_temp"], # プロンプトテンプレートをセット
-    input_variables=["context", "question"] # プロンプトに挿入する変数
-)
-# Conversation memory
-memory = ConversationBufferWindowMemory(
-    memory_key=settings["MEMORY_KEY"], #  Memory key メモリーのキー名
-    output_key="answer", #output key 出力ののキー名
-    k=8, #saved conversation number 保持する会話の履歴数
-    return_messages=True, #get chat list チャット履歴をlistで取得する場合はTrue
+import os 
+import json
+import time
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain.chains.conversational_retrieval.base import ConversationalRetrievalChain
+from langchain.memory.buffer_window import ConversationBufferWindowMemory
+from langchain_core.prompts import PromptTemplate
+### Contextualize question ###
+from upstash_vector import Index
+from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
+
+
+
+settings= json.load(open("system.json","r"))
+
+
+from upstash_vector import Index
+from langchain_community.vectorstores.upstash import UpstashVectorStore
+index = Index(os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_URL"],os.environ["UPSTASH_VECTOR_REST_TOKEN"])
+vectorStore = UpstashVectorStore(
+    embedding=True, index=index,
+)
+retriever = vectorStore.as_retriever(search_kwargs={"k": settings["k"]})
+#LLM setup
+LLM= ChatOpenAI(model=settings["model"], temperature=settings["temp"])
+
+#Setup prompt template 
+QUESTION_PROMPT = PromptTemplate(
+    template=settings["prompt_temp"], # プロンプトテンプレートをセット
+    input_variables=["context", "question"] # プロンプトに挿入する変数
+)
+# Conversation memory
+memory = ConversationBufferWindowMemory(
+    memory_key=settings["MEMORY_KEY"], #  Memory key メモリーのキー名
+    output_key="answer", #output key 出力ののキー名
+    k=8, #saved conversation number 保持する会話の履歴数
+    return_messages=True, #get chat list チャット履歴をlistで取得する場合はTrue
 )