Update app.py

app.py

@@ -8,6 +8,7 @@ import hashlib
 from datetime import datetime
 import torch
 from PIL import Image
+import faiss
 
 # 必要なライブラリをインポート
 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
@@ -21,7 +22,23 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
 from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 
-model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")  # 1024次元のモデル
+
+# モデルをロード
+model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")  # 768次元の埋め込みを生成
+
+# FAISSインデックスを作り直す
+embedding_dim = 768  # ここをモデルに合わせる
+index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)  # L2距離で検索
+
+# 既存のインデックスファイルを削除する（手動で削除するか、スクリプトで削除する）
+import os
+if os.path.exists("faiss_index"):
+    os.remove("faiss_index")
+
+# 新しいインデックスを保存
+faiss.write_index(index, "faiss_index")
+
+#model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")  # 1024次元のモデル
 
 # 条件付きインポート（ローカル環境とHugging Face Spacesの両方に対応）
 try: