1. 랭체인 이미지 인식 후 처리 마무리

2. fastAPI로 프로젝트 구조 실습

1. 랭체인 이미지 인식 후 처리 마무리
2. fastAPI로 프로젝트 구조 실습

ollama/multi_app.py

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+import gradio as gr
+from multimodal import multimodal_answer, search_with_images, build_multimodal_index
+from image_analyzer import process_documnets, build_rag_chain
+
+vectorstore = None
+rag_chain = None
+
+def upload_and_process(files):
+    global vectorstore, rag_chain
+
+    if not files:
+        return "파일을 업로드해주세요."
+
+    paths = [f.name for f in files]
+    vectorstore = process_documnets(files)
+    rag_chain = build_rag_chain(vectorstore)
+
+    return  f"{len(paths)}개 문서 처리 완료!! 질문하세요"
+
+def answer_question(question):
+    if rag_chain is None:
+        return "먼저 문서를 업로드 해 주세요."
+
+    return rag_chain.invoke(question)
+
+with gr.Blocks(title="이미지 기반 문서 분석 시스템") as app:
+    gr.Markdown("# 이미지 기반 문서 분석 시스템")
+    gr.Markdown("스캔 문서, 영수증, 계약서 이미지를 업로드하면 질문할 수 있습니다.")
+
+    with gr.Row():
+        file_input = gr.File(label="문서 이미지 업로드", file_types=[".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp"], file_count="multiple",)
+        status_bar = gr.Textbox(label="처리 상태", lines=3)
+
+    upload_btn = gr.Button("문서 분석 시작", variant="primary")
+    upload_btn.click(fn=upload_and_process, inputs=[file_input], outputs=[status_bar])
+
+    gr.Markdown("---")
+    question = gr.Textbox(label="질문 입력", placeholder="문서에서 찾고 싶은 내용을 입력하세요.")
+    answer_box = gr.Textbox(label="답변", lines=8)
+    ask_btn = gr.Button("질문하기")
+    ask_btn.click(fn=answer_question, inputs=[question], outputs=[answer_box])
+
+app.launch()