Update app.py

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@@ -1,3 +1,5 @@
+import base64
+import mimetypes
 import os
 import gradio as gr
 from openai import OpenAI, APIError
@@ -15,15 +17,48 @@ client = OpenAI(
 )
 
 
-# ── Gradio 버전에 따라 history 형식이 다르므로 두 형식 모두 지원 ────────────
+def _encode_image_to_data_url(path: str) -> str:
+    """로컬 이미지 파일 경로를 OpenRouter가 요구하는 base64 data URL
+    형식(data:image/png;base64,...)으로 변환합니다.
+    (OpenRouter 공식 문서: Image Inputs 가이드 기준)
+    """
+    mime_type, _ = mimetypes.guess_type(path)
+    mime_type = mime_type or "image/png"
+    with open(path, "rb") as f:
+        encoded = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
+    return f"data:{mime_type};base64,{encoded}"
+
+
+def _build_content(text: str | None, files: list) -> list | str:
+    """텍스트와 이미지 파일들을 OpenAI/OpenRouter 호환 content 배열로
+    변환합니다. 이미지가 없으면 텍스트만 담긴 문자열을 그대로 반환합니다.
+    """
+    if not files:
+        return text or ""
+
+    content = []
+    if text:
+        content.append({"type": "text", "text": text})
+    for path in files:
+        try:
+            content.append({
+                "type": "image_url",
+                "image_url": {"url": _encode_image_to_data_url(path)},
+            })
+        except Exception:
+            # 이미지가 아니거나 읽을 수 없는 파일은 조용히 건너뜁니다.
+            continue
+    return content
+
+
+# ── Gradio 버전/멀티모달 여부에 따라 history 형식이 다르므로 다양한 형식 지원 ──
 def _normalize_history(history: list) -> list:
-    """history는 Gradio 버전에 따라
+    """history는 Gradio 버전 및 멀티모달 여부에 따라
     - 신형(messages) 형식: [{"role": "user", "content": "..."}, ...]
     - 구형(tuples) 형식:  [["user 메시지", "bot 메시지"], ...]
-    둘 중 하나로 들어올 수 있습니다. 어떤 형식이 와도 OpenAI 호환
-    messages 배열로 통일해서 반환합니다. (특정 Gradio 버전에 의존하지
-    않기 위해, gr.Chatbot/gr.ChatInterface 생성 시 type 인자를 지정하지
-    않고 이 함수에서 흡수합니다.)
+    - 이미지 첨부 시: content가 파일 경로가 담긴 튜플/리스트인 경우도 있음
+    다양한 형태로 들어올 수 있습니다. 어떤 형식이 와도 OpenAI/OpenRouter
+    호환 messages 배열로 통일해서 반환합니다.
     """
     messages = []
     if not history:
@@ -46,15 +81,43 @@ def _normalize_history(history: list) -> list:
 
         if role == "model":
             role = "assistant"
+
+        # content가 이미지 파일 경로(튜플/리스트)인 경우, 이미지 메시지로 변환합니다.
+        if isinstance(content, (tuple, list)) and content:
+            path = content[0]
+            if isinstance(path, str) and os.path.isfile(path):
+                messages.append({
+                    "role": role,
+                    "content": _build_content(None, [path]),
+                })
+                continue
+
+        # content가 {"path": "..."} 형태로 들어오는 경우도 처리합니다.
+        if isinstance(content, dict) and "path" in content:
+            messages.append({
+                "role": role,
+                "content": _build_content(None, [content["path"]]),
+            })
+            continue
+
         messages.append({"role": role, "content": content})
 
     return messages
 
 
 # ── 대화 텍스트 생성 함수 (OpenRouter chat.completions 스트리밍 방식) ────────
-def predict_chat(message: str, history: list):
+def predict_chat(message, history: list):
+    # multimodal=True일 때 message는 {"text": "...", "files": ["경로", ...]}
+    # 형태의 딕셔너리로 들어옵니다. (Gradio 공식 문서 기준)
+    if isinstance(message, dict):
+        text = message.get("text") or ""
+        files = message.get("files") or []
+    else:
+        text = message
+        files = []
+
     messages = _normalize_history(history)
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+    messages.append({"role": "user", "content": _build_content(text, files)})
 
     try:
         stream = client.chat.completions.create(
@@ -94,8 +157,8 @@ def predict_chat(message: str, history: list):
         yield f"{partial_output}\n\n---\n_(실제 사용 모델: `{resolved_model}`)_"
 
     except APIError as e:
-        # 무료 모델의 분당/일일 요청 한도 초과, 모델 일시 중단 등
-        # OpenRouter 쪽 사유로 오류가 나는 경우입니다.
+        # 무료 모델의 분당/일일 요청 한도 초과, 이미지 미지원 모델 선택,
+        # 모델 일시 중단 등 OpenRouter 쪽 사유로 오류가 나는 경우입니다.
         yield f"❌ OpenRouter API 오류: {str(e)}"
     except Exception as e:
         yield f"❌ 네트워크 통신 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
@@ -103,15 +166,24 @@ def predict_chat(message: str, history: list):
 
 # ── UI 빌드 및 API 개설 ──────────────────────────────────────────────────────
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown(f"# 🤖 GS-AI API Server (OpenRouter Mode)\nModel: `{MODEL_ID}`")
+    gr.Markdown(
+        f"# 🤖 GS-AI API Server (OpenRouter Mode)\nModel: `{MODEL_ID}`\n\n"
+        "텍스트와 함께 이미지를 첨부해서 질문하실 수 있습니다. "
+        "(단, 그 시점에 이미지 인식 가능한 무료 모델이 없으면 오류가 날 수 있습니다.)"
+    )
 
     chatbot_ui = gr.Chatbot(height=480)
-    textbox_ui = gr.Textbox(placeholder="메시지를 입력하세요...")
+    textbox_ui = gr.MultimodalTextbox(
+        placeholder="메시지를 입력하거나 이미지를 첨부하세요...",
+        file_types=["image"],
+        file_count="multiple",
+    )
 
     gr.ChatInterface(
         fn=predict_chat,
         chatbot=chatbot_ui,
         textbox=textbox_ui,
+        multimodal=True,  # message 인자가 {"text": ..., "files": [...]} 딕셔너리로 전달됩니다.
         api_name="chat",  # 외부 연동을 위한 /chat 경로 명시 활성화
     )