Update src/streamlit_app.py

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@@ -112,7 +112,7 @@ def get_text_chunks(documents):
 # 텍스트 청크들로부터 벡터 스토어를 생성하는 함수입니다.
 def get_vectorstore(text_chunks):
     # 원하는 임베딩 모델을 로드합니다.
-    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2',
+    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',
                                        model_kwargs={'device': 'cpu'})  # 임베딩 모델을 설정합니다.
     vectorstore = FAISS.from_documents(text_chunks, embeddings)  # FAISS 벡터 스토어를 생성합니다.
     return vectorstore  # 생성된 벡터 스토어를 반환합니다.