import langchain
from langchain_ollama import OllamaLLM

llm = OllamaLLM(model="bllossom3-Q4")

querry = ("하늘은 왜 파란색이야")
    
response = llm.invoke(querry)
print(response)

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{topic} 친근한 말투로 초등학생도 이해할 수 있게 쉬운 말로 설명해줘.")

# 체인 생성
chain = prompt | llm | StrOutputParser()

# 간결성을 위해 응답은 터미널에 출력됩니다.
answer = chain.invoke({"topic": "하늘은 왜 파란색이야"})

print(answer)

from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

ollama_embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")

import os
import openai
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

openai.api_key = os.environ.get('NBCAMP_01')
openai_embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002", api_key=openai.api_key)


import faiss
from langchain_community.vectorstores import FAISS 
from langchain_community.docstore.in_memory import InMemoryDocstore 


ollama_index = faiss.IndexFlatL2(len(ollama_embeddings.embed_query("hello world")))  
ollama_store = FAISS(
    embedding_function=ollama_embeddings,
    index=ollama_index,
    docstore=InMemoryDocstore(),
    index_to_docstore_id={}
)

openai_index = faiss.IndexFlatL2(len(openai_embeddings.embed_query("hello world")))  
openai_store = FAISS(
    embedding_function=openai_embeddings,
    index=openai_index,
    docstore=InMemoryDocstore(),
    index_to_docstore_id={}
)

from langchain_core.documents import Document

documents = [
    Document(page_content="이번 여름에 일본으로 여행을 가기로 했습니다. 도쿄에서의 멋진 여행을 기대하고 있습니다.", metadata={"source": "travel"}),
    Document(page_content="내년에 유럽을 여행하려고 계획 중입니다. 프랑스, 독일, 이탈리아를 방문할 예정입니다.", metadata={"source": "travel"}),
    Document(page_content="뉴욕에서의 여행은 매우 흥미로웠습니다. 센트럴 파크에서의 산책이 기억에 남아요.", metadata={"source": "travel"}),
    Document(page_content="이번 여름 방학에는 제주도로 여행을 갈 예정입니다. 바다와 자연을 만끽하고 싶어요.", metadata={"source": "travel"})
]

ollama_store.add_documents(documents=documents)
openai_store.add_documents(documents=documents)

ollama_results = ollama_store.similarity_search("여름 여행 계획", k=3)
for res in ollama_results:
    print(f"ollama_results \n {res.page_content} [{res.metadata}]")

openai_results = openai_store.similarity_search("여름 여행 계획", k=3)
for res in openai_results:
    print(f"openai_results \n {res.page_content} [{res.metadata}]")


ollama_results_with_scores = ollama_store.similarity_search_with_score("여름 여행 계획", k=3)
for res, score in ollama_results_with_scores:
    print(f"ollama_results [SIM={score:.3f}] {res.page_content} [{res.metadata}]")

openai_results_with_scores = openai_store.similarity_search_with_score("여름 여행 계획", k=3)
for res, score in openai_results_with_scores:
    print(f"openai_results [SIM={score:.3f}] {res.page_content} [{res.metadata}]")