Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-# app.py
-# Colab 전용 코드 제거 최소 정리판 (원본 로직 유지)
 import os
 import ast
 import pandas as pd
@@ -11,8 +9,8 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
 import gradio as gr
 
 DATA_PATH = "data.csv"
+df = pd.read_csv(DATA_PATH)
 
-# MBTI / 오행 사전 (원본 그대로)
 mbti_dict = {
     "ENFJ": "ENFJ는 사려 깊고 이상주의적인 성향으로 긍정적인 영향력을 발휘하려 최선을 다하고 다른 사람을 돕는 일에 즐거움과 만족감을 느낍니다. 세심함과 통찰력으로 다른 사람의 공감을 이끌어냅니다. 헌신적인 이타주의자이며 리더십 기술이 강하여 다른 사람들을 이끄는 능력이 있습니다. 따라서 열정적이고 헌신적으로 남을 배려하고 동료에게 조언을 주기도 합니다.",
     "ENFP": "ENFP는 자유로운 영혼으로 외향적이고 솔직하며 개방적인 성격입니다. 활기차고 낙관적인 태도로 살아가며 다른 사람과 감정적으로 깊고 의미 있는 관계를 맺는 것을 추구합니다. 또한 상상력과 창의력이 풍부하고 호기심이 많은 성격입니다. 자기 성찰적인 모습을 보일 때가 있으며 긍정적인 에너지로 다른 사람들을 이끄는 지도자의 역할을 맡을 때가 많습니다.",
@@ -40,12 +38,6 @@ woe_dict = {
     '수': ("수(水) 기운이 강하면 상황의 흐름과 사람들의 감정을 잘 읽는다. 깊이 있게 고민하고 탐구하는 성향이 있다. 조용히 관찰하고 분석하거나, 사람들의 마음을 이해하는 역할에 잘 어울린다.")
 }
 
-
-if not os.path.exists(DATA_PATH):
-    raise FileNotFoundError(f"데이터 파일이 없습니다: {DATA_PATH} (Space 루트에 업로드하세요)")
-
-df = pd.read_csv(DATA_PATH)
-
 def filter_by_major(df, user_major, major_col = "관련학과"):
   def to_list(x):
     if isinstance(x, str):
@@ -64,11 +56,12 @@ def filter_by_major(df, user_major, major_col = "관련학과"):
     print(f"※ 필터링된 결과가 없습니다.")
   return filtered_df
 
+MODEL = SentenceTransformer("jhgan/ko-sbert-multitask", device="cpu")
+
 def recommend_jobs(mbti_key,
                    woe_key,
                    jobs_df,
                    top_n = 3,
-                   model_name = "jhgan/ko-sbert-multitask",
                    job_name_col = "직업명",
                    job_sent_col = "흥미적성",
                    job_duty_col = "주요업무",
@@ -79,7 +72,7 @@ def recommend_jobs(mbti_key,
   mbti_text = mbti_dict.get(mbti_key.upper(), mbti_key)
   woe_text = woe_dict.get(woe_key, woe_key)
 
-  model = SentenceTransformer(model_name)
+  model = MODEL
 
   # mbti, 오행 텍스트 임베딩
   mbti_emb = model.encode(str(mbti_text), convert_to_tensor = True)
@@ -124,19 +117,20 @@ def recommend_jobs(mbti_key,
 
   return results
 
+client = OpenAI(
+        api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
+    )
+
 def generate_recommendation_reason(job_name, job_duty, mbti_key, woe_key, similarity_score):
     """
     OpenAI GPT를 사용하여 직업 추천 이유를 생성합니다.
     """
-    client = OpenAI(
-        api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
-    )
 
     # 사용자 성격 정보 가져오기
     mbti_desc = mbti_dict.get(mbti_key.upper(), "")
     woe_desc = woe_dict.get(woe_key, "")
 
-    # 프롬프트 작성 (원본 내용 유지)
+    # 프롬프트 작성
     prompt = f"""당신은 진로 상담 전문가입니다. 아래 정보를 바탕으로 이 직업을 추천하는 이유를 2-3문장으로 간단명료하게 설명해주세요.
 
 **사용자 정보:**