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app.py

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-# 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
 import gradio as gr
 import google.generativeai as genai
 import os
-import logging
 
-# 로깅 설정
-logging.basicConfig(level=logging.INFO)
-logger = logging.getLogger(__name__)
+# API 키 설정
+api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+if api_key:
+    genai.configure(api_key=api_key)
 
-# 시작 시 환경변수 확인
-GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-if GEMINI_API_KEY:
-    logger.info("API 키가 환경변수에서 감지되었습니다.")
-    logger.info(f"API 키 미리보기: {GEMINI_API_KEY[:8]}...")
-else:
-    logger.warning("GEMINI_API_KEY가 환경변수에서 감지되지 않았습니다.")
-
-# --- UI 및 챗봇 설명 ---
-# Gradio Blocks를 사용하여 좀 더 유연한 UI를 구성합니다.
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
-    gr.Markdown(
-        """
-        # ♊️ Gemini API 챗봇
-        Google Gemini API를 사용하는 챗봇입니다. 
-        
-        **중요**: Hugging Face Spaces의 **Settings → Repository secrets**에 `GEMINI_API_KEY`가 설정되어 있어야 합니다.
-        
-        [API 키 발급받기](https://aistudio.google.com/app/apikey)
-        """
-    )
-    
-    # 환경변수 상태 표시
-    with gr.Row():
-        env_status = gr.Textbox(
-            label="환경변수 상태",
-            value=f"GEMINI_API_KEY: {'✅ 설정됨' if GEMINI_API_KEY else '❌ 설정되지 않음'}",
-            interactive=False
-        )
-    
-    # Gradio 챗봇 UI 컴포넌트 - type 파라미터 추가
-    chatbot = gr.Chatbot(
-        label="Gemini 챗봇", 
-        height=600,
-        type="messages"  # 이 파라미터를 추가하여 경고 해결
-    )
-
-    with gr.Row():
-        # 사용자 메시지 입력란
-        msg = gr.Textbox(
-            label="메시지 입력",
-            placeholder="무엇이든 물어보세요...",
-            scale=7,
-            lines=1
-        )
-        # 전송 버튼
-        submit_button = gr.Button("전송", variant="primary", scale=1)
-
-    with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
-        # LLM의 역할을 정의하는 시스템 메시지
-        system_message = gr.Textbox(
-            value="You are a helpful and friendly chatbot.", 
-            label="시스템 메시지",
-            lines=2
-        )
-        # 모델의 창의성을 조절하는 슬라이더
-        temperature = gr.Slider(
-            minimum=0.0, 
-            maximum=1.0, 
-            value=0.7, 
-            step=0.1, 
-            label="Temperature"
-        )
-        # 생성할 최대 토큰 수를 조절하는 슬라이더
-        max_tokens = gr.Slider(
-            minimum=1, 
-            maximum=4096, 
-            value=1024, 
-            step=1, 
-            label="Max new tokens"
-        )
-
-    # 환경변수 새로고침 버튼
-    refresh_button = gr.Button("🔄 환경변수 새로고침", size="sm")
-    
-    def refresh_env_status():
-        """환경변수 상태를 새로고침합니다."""
-        global GEMINI_API_KEY
-        GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-        status = f"GEMINI_API_KEY: {'✅ 설정됨' if GEMINI_API_KEY else '❌ 설정되지 않음'}"
-        if GEMINI_API_KEY:
-            status += f" (미리보기: {GEMINI_API_KEY[:8]}...)"
-        return status
-    
-    refresh_button.click(refresh_env_status, outputs=[env_status])
-
-    # --- Gemini API 호출 함수 ---
-    def respond(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
-        # 함수가 호출될 때마다 환경변수에서 API 키를 다시 확인
-        api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-        
-        # 디버깅을 위한 추가 정보
-        logger.info(f"API 키 확인: {'있음' if api_key else '없음'}")
-        
-        # 환경변수에서 가져온 API 키가 없으면 안내 메시지를 띄웁니다.
-        if not api_key:
-            error_msg = """⚠️ **오류**: `GEMINI_API_KEY`가 설정되지 않았습니다.
-
-**해결 방법**:
-1. Hugging Face Spaces의 **Settings** 탭으로 이동
-2. **Repository secrets** 섹션 찾기
-3. **New secret** 버튼 클릭
-4. Name: `GEMINI_API_KEY`, Value: 실제 API 키 입력
-5. **Save** 클릭
-6. Space를 **재시작** (Settings → Factory reboot)
-
-**참고**: Private space가 아닌 경우에도 secrets는 안전하게 보호됩니다."""
-            yield error_msg
-            return
-
-        try:
-            # API 키를 설정합니다.
-            genai.configure(api_key=api_key)
-            logger.info("API 키 설정 성공")
-        except Exception as e:
-            yield f"API 키 설정에 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
-            return
-        
-        # 사용할 모델과 시스템 프롬프트를 설정합니다.
-        try:
-            # 사용 가능한 모델로 변경
-            model = genai.GenerativeModel(
-                model_name='gemini-2.0-flash',  # 안정적인 모델 사용
-                system_instruction=system_prompt
-            )
-        except Exception as e:
-            yield f"모델 초기화 오류: {str(e)}\n사용 가능한 모델: gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro"
-            return
-
-        # Gradio의 대화 기록을 Gemini API가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다.
-        gemini_history = []
-        
-        # type="messages" 형식에 맞게 처리
-        if isinstance(chat_history, list) and len(chat_history) > 0:
-            # 새로운 메시지 형식 처리
-            if isinstance(chat_history[0], dict):
-                for msg in chat_history:
-                    if msg.get("role") == "user":
-                        gemini_history.append({"role": "user", "parts": [msg.get("content", "")]})
-                    elif msg.get("role") == "assistant":
-                        gemini_history.append({"role": "model", "parts": [msg.get("content", "")]})
-            # 이전 튜플 형식도 지원
-            else:
-                for user_msg, model_msg in chat_history:
-                    if user_msg:
-                        gemini_history.append({"role": "user", "parts": [user_msg]})
-                    if model_msg:
-                        gemini_history.append({"role": "model", "parts": [model_msg]})
-            
-        # 이전 대화 기록을 바탕으로 채팅 세션을 시작합니다.
-        chat = model.start_chat(history=gemini_history)
-
-        # 모델 생성 관련 설정을 구성합니다.
-        generation_config = genai.types.GenerationConfig(
-            temperature=temp,
-            max_output_tokens=int(max_output_tokens),
-        )
-
-        try:
-            # 스트리밍 방식으로 메시지를 보내고 응답을 받습니다.
-            response = chat.send_message(
-                message, 
-                stream=True, 
-                generation_config=generation_config
-            )
-
-            # 스트리밍 응답을 실시간으로 UI에 표시합니다.
-            full_response = ""
-            for chunk in response:
-                if hasattr(chunk, 'text'):
-                    full_response += chunk.text
-                    yield full_response
-
-        except Exception as e:
-            # API 호출 중 에러가 발생하면 UI에 표시합니다.
-            error_detail = str(e)
-            if "API_KEY_INVALID" in error_detail:
-                yield "❌ API 키가 유효하지 않습니다. 올바른 API 키인지 확인해주세요."
-            elif "QUOTA_EXCEEDED" in error_detail:
-                yield "❌ API 사용량 한도를 초과했습니다."
-            else:
-                yield f"응답 생성 중 오류가 발생했습니다: {error_detail}"
-
-    # --- Gradio 이벤트 리스너 ---
-    def on_submit(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
-        if not message.strip():
-            return "", chat_history
-        
-        # 새로운 메시지 형식 사용
-        chat_history = chat_history or []
-        
-        # 사용자 메시지 추가
-        chat_history.append({"role": "user", "content": message})
-        
-        # 봇 응답 스트리밍
-        bot_response_stream = respond(message, chat_history[:-1], system_prompt, temp, max_output_tokens)
-        
-        for partial_response in bot_response_stream:
-            # 마지막 메시지가 사용자 메시지인 경우에만 봇 응답 추가
-            if chat_history and chat_history[-1]["role"] == "user":
-                chat_history.append({"role": "assistant", "content": partial_response})
-            else:
-                # 봇 응답 업데이트
-                chat_history[-1]["content"] = partial_response
-            yield "", chat_history
+def chat(message, history):
+    if not api_key:
+        return "❌ API 키가 설정되지 않았습니다. HF Spaces Settings에서 GEMINI_API_KEY를 추가하세요."
     
-    # 이벤트 핸들러 연결
-    msg.submit(
-        on_submit, 
-        [msg, chatbot, system_message, temperature, max_tokens], 
-        [msg, chatbot]
-    )
-    submit_button.click(
-        on_submit, 
-        [msg, chatbot, system_message, temperature, max_tokens], 
-        [msg, chatbot]
-    )
+    try:
+        # Gemini 모델 초기화
+        model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
+        
+        # 대화 기록 변환
+        chat_history = []
+        for human, assistant in history:
+            if human:
+                chat_history.append({"role": "user", "parts": [human]})
+            if assistant:
+                chat_history.append({"role": "model", "parts": [assistant]})
+        
+        # 채팅 세션 시작
+        chat_session = model.start_chat(history=chat_history)
+        
+        # 응답 생성
+        response = chat_session.send_message(message)
+        return response.text
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ 오류 발생: {str(e)}"
+
+# Gradio 인터페이스
+demo = gr.ChatInterface(
+    fn=chat,
+    title="🤖 Gemini 챗봇",
+    description="Google Gemini API를 사용한 간단한 챗봇입니다.",
+    examples=["안녕하세요!", "오늘 날씨는 어때?", "파이썬에 대해 설명해줘"],
+    retry_btn=None,
+    undo_btn="이전 대화 삭제",
+    clear_btn="전체 대화 삭제",
+)
 
-# 메인 실행 부분
 if __name__ == "__main__":
-    # 디버깅 모드로 실행
-    demo.launch(debug=True)
+    demo.launch()