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app.py

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 import os
 import gradio as gr
+from dotenv import load_dotenv
 from openai import OpenAI
-from prompts.main_prompt import MAIN_PROMPT
 from prompts.initial_prompt import INITIAL_PROMPT
+from prompts.main_prompt import MAIN_PROMPT
 
-# ✅ Load API Key
-OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+# .env 파일에서 OPENAI_API_KEY 로드
+if os.path.exists(".env"):
+    load_dotenv(".env")
 
-if not OPENAI_API_KEY:
-    raise ValueError("⚠️ Missing OpenAI API Key! Set it in Hugging Face 'Settings' → 'Secrets'.")
+OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
 client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
 
-# ✅ Ensure AI asks users first & only helps if needed
+
+
+def gpt_call(history, user_message,
+             model="gpt-4o-mini",
+             max_tokens=512,
+             temperature=0.7,
+             top_p=0.95):
+    """
+    OpenAI ChatCompletion API를 통해 답변을 생성하는 함수.
+    - history: [(user_text, assistant_text), ...]
+    - user_message: 사용자가 방금 입력한 메시지
+    """
+    # 1) 시스템 메시지(=MAIN_PROMPT)를 가장 앞에 추가
+    messages = [{"role": "system", "content": MAIN_PROMPT}]
+    
+    # 2) 기존 대화 기록(history)을 OpenAI 형식으로 변환
+    #    user_text -> 'user' / assistant_text -> 'assistant'
+    for user_text, assistant_text in history:
+        if user_text:
+            messages.append({"role": "user", "content": user_text})
+        if assistant_text:
+            messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_text})
+
+    # 3) 마지막에 이번 사용자의 입력을 추가
+    messages.append({"role": "user", "content": user_message})
+
+    # 4) OpenAI API 호출
+    completion = client.chat.completions.create(
+        model=model,
+        messages=messages,
+        max_tokens=max_tokens,
+        temperature=temperature,
+        top_p=top_p
+    )
+    return completion.choices[0].message.content
+
 def respond(user_message, history):
+    """
+    Gradio 상에서 submit할 때 호출되는 함수
+    - user_message: 사용자가 방금 친 메시지
+    - history: 기존 (user, assistant) 튜플 리스트
+    """
+    # 사용자가 빈 문자열을 보냈다면 아무 일도 하지 않음
     if not user_message:
         return "", history
 
-    # ✅ AI waits for user answers before solving
-    try:
-        assistant_reply = client.chat.completions.create(
-            model="gpt-4o",
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": MAIN_PROMPT},
-                *[
-                    {"role": "user", "content": u} if i % 2 == 0 else {"role": "assistant", "content": a}
-                    for i, (u, a) in enumerate(history)
-                ],
-                {"role": "user", "content": user_message}
-            ],
-            max_tokens=300,  # ✅ Prevents cutting off messages
-            temperature=0.7,
-        ).choices[0].message.content
-    except Exception as e:
-        assistant_reply = f"⚠️ Error: {str(e)}"
+    # GPT 모델로부터 응답을 받음
+    assistant_reply = gpt_call(history, user_message)
 
+    # history에 (user, assistant) 쌍 추가
     history.append((user_message, assistant_reply))
 
+    # Gradio에서는 (새로 비워질 입력창, 갱신된 history)를 반환
     return "", history
 
-# ✅ Fix Gradio UI to Start Properly
+##############################
+#  Gradio Blocks UI
+##############################
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# **AI-Guided Math PD Chatbot**")
+    gr.Markdown("## Simple Chat Interface")
 
+    # Chatbot 초기 상태를 설정
+    # 첫 번째 메시지는 (user="", assistant=INITIAL_PROMPT) 형태로 넣어
+    # 화면상에서 'assistant'가 INITIAL_PROMPT를 말한 것처럼 보이게 함
     chatbot = gr.Chatbot(
-        value=[("", INITIAL_PROMPT)],  # ✅ Starts with an introduction message
+        value=[("", INITIAL_PROMPT)],  # (user, assistant)
         height=500
     )
 
-    state_history = gr.State([("", INITIAL_PROMPT)])  # ✅ Ensures step-by-step history
+    # (user, assistant) 쌍을 저장할 히스토리 상태
+    # 여기서도 동일한 초기 상태를 넣어줌
+    state_history = gr.State([("", INITIAL_PROMPT)])
 
-    user_input = gr.Textbox(placeholder="Type your message here...", label="Your Input")
+    # 사용자 입력
+    user_input = gr.Textbox(
+        placeholder="Type your message here...",
+        label="Your Input"
+    )
 
+    # 입력이 submit되면 respond() 호출 → 출력은 (새 입력창, 갱신된 chatbot)
     user_input.submit(
         respond,
         inputs=[user_input, state_history],
         outputs=[user_input, chatbot]
     ).then(
+        # respond 끝난 뒤, 최신 history를 state_history에 반영
         fn=lambda _, h: h,
         inputs=[user_input, chatbot],
         outputs=[state_history]
     )
 
+# 메인 실행
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)