Update app.py

app.py

@@ -1,23 +1,20 @@
 import pandas as pd
 import torch
-from flask import Flask, request, Response, render_template_string
+from flask import Flask, request, Response
 from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel
 from dicttoxml import dicttoxml
-import re
 import traceback
 
 app = Flask(__name__)
 
-# --- hCaptcha 설정 관련 코드 전부 제거됨 ---
-
-# 1. 모델 로드 (기존과 동일)
+# --- 1. 모델 로드 ---
 print("토크나이저 로딩 중...")
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2", trust_remote_code=True)
 print("모델 로딩 중...")
 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("skt/kogpt2-base-v2", trust_remote_code=True)
 print("모델 로딩 완료!")
 
-# 2. 데이터셋 로드 (기존과 동일)
+# --- 2. 데이터셋 로드 ---
 try:
     df = pd.read_excel('dataset.xlsx')
     knowledge_list = df['데이터셋에 넣을 내용(*)'].tolist()
@@ -26,7 +23,7 @@ except Exception as e:
     knowledge_list = []
 
 def find_relevant_context(query, top_n=2):
-    """질문과 관련된 지식데이터 문장 최대 top_n개 찾아서 반환 (기존과 동일)"""
+    """질문과 관련된 지식 데이터 문장 최대 top_n개 반환"""
     query_words = query.replace(" ", "").lower()
     relevant_sentences = []
     for s in knowledge_list:
@@ -41,14 +38,13 @@ def ask_sayknow(query):
     try:
         context = find_relevant_context(query)
         persona_guide = (
-            "너는 지식 기반 한국어 챗봇 Sayknow야. 자기소개(이름, 정체, 인사 등) 질문은 '저는 Sayknow입니다.'라고 답해. "
-            "그 외엔 아래 참고해서 정확하고 자연스러운 한국어 문장으로 80자 이내로 답해.\n"
+            "너는 지식 기반 한국어 챗봇 Sayknow야. 자기소개 질문에는 '저는 Sayknow입니다.'라고 답해. "
+            "그 외에는 아래 참고해서 정확하고 자연스러운 한국어 문장으로 80자 이내로 답해.\n"
             "예시: Q: 분수의 덧셈이 뭐야?\nA: 분모가 같을 때 분자끼리 더하면 됩니다.\n"
         )
         info = context if context else "정보 없음"
         prompt = f"{persona_guide}---\n[정보]\n{info}\n[질문]\n{query}\n[답변] "
 
-        # 이전 답변 로직 개선 (attention_mask 추가) - 이 부분은 잘 작동하고 있을 거야!
         tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
         encoded_input = tokenizer.encode_plus(
             prompt,
@@ -58,13 +54,13 @@ def ask_sayknow(query):
         )
         input_ids = encoded_input['input_ids']
         attention_mask = encoded_input['attention_mask']
-        
+
         model.eval()
         with torch.no_grad():
             gen_ids = model.generate(
                 input_ids,
                 attention_mask=attention_mask,
-                max_new_tokens=200,  # 답변이 잘리는 문제 방지를 위해 조금 늘려봤어! (60 -> 80)
+                max_new_tokens=200,
                 min_length=5,
                 repetition_penalty=1.3,
                 do_sample=True,
@@ -74,29 +70,27 @@ def ask_sayknow(query):
                 temperature=0.5,
                 num_beams=1
             )
-        raw_response = tokenizer.decode(gen_ids[0], skip_special_tokens=True) # 원본 응답 저장
-        
-        # --- 응답 처리 로직 개선 버전 (index out of range 에러 방지) ---
-        # 1. 모델이 생성한 전체 텍스트에서 프롬프트 부분 자르기 (반복되는 문제 방지)
-        #    prompt가 raw_response의 시작 부분에 있다면 그 부분을 잘라낼게.
+        raw_response = tokenizer.decode(gen_ids[0], skip_special_tokens=True)
+
+        # 프롬프트 제거 후 실제 답변 추출
         if raw_response.startswith(prompt):
-            extracted_answer = raw_response[len(prompt):].strip()
+            answer = raw_response[len(prompt):].strip()
         else:
-            extracted_answer = raw_response.strip()
+            answer = raw_response.strip()
 
-        # 3. 문장 끝이 자연스럽지 않으면 마침표 추가
-        if answer and answer[-1] not in ".!?": 
+        # 문장 끝 처리
+        if answer and answer[-1] not in ".!?":
             answer += "."
-        elif not answer: # 빈 문자열인데 '.' 찍으면 에러나니 한번 더 체크
-            answer = "알 수 없는 오류가 발생했습니다." # 최후의 보루
+        elif not answer:
+            answer = "알 수 없는 오류가 발생했습니다."
 
         return answer
     except Exception as e:
         print(f"ask_sayknow 에러: {e}")
         traceback.print_exc()
-        return f"내부 오류: {str(e)}" # 외부 사용자에게 보이는 메시지!
+        return f"내부 오류: {str(e)}"
 
-# 3. API (XML 응답 유지) (기존과 동일)
+# --- 3. API (XML 응답) ---
 @app.route('/chatapi.html', methods=['GET'])
 @app.route('/index.html', methods=['GET'])
 def chat_api():
@@ -124,34 +118,5 @@ def chat_api():
     xml_output = dicttoxml(result, custom_root='SayknowAPI', attr_type=False)
     return Response(xml_output, mimetype='text/xml')
 
-# 4. 웹 UI (간단한 질문 폼 + 답변) - hCaptcha 코드 전부 제거!
-@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
-def index():
-    answer = ""
-    question = ""
-    # error_message 제거
-
-    if request.method == "POST":
-        question = request.form.get('question', '')
-        # hcaptcha_response 관련 로직 제거
-        
-        # hCaptcha 검증 로직 제거
-        if question: # 질문이 있으면 바로 답변 생성!
-            answer = ask_sayknow(question)
-
-    html = f"""
-    <html>
-    <head>
-        <title>Sayknow 챗봇</title>
-        <!-- hCaptcha 스크립트 제거 -->
-    </head>
-    <body>
-        <h2>Sayknow 한국어 챗봇</h2>
-        <h1>서비스를 사용하시려면 <a herf=sayknow.ggm.kr>sayknow.ggm.kr<a>로 이동해주세요.
-    </body>
-    </html>
-    """
-    return render_template_string(html)
-
 if __name__ == '__main__':
-    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)
+    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)