Delete app.py

app.py

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-import pandas as pd
-import torch
-from flask import Flask, request, Response, render_template_string
-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)
-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)
-try:
-    df = pd.read_excel('dataset.xlsx')
-    knowledge_list = df['데이터셋에 넣을 내용(*)'].tolist()
-except Exception as e:
-    print(f"데이터셋 로드 에러: {e}")
-    knowledge_list = []
-
-def find_relevant_context(query, top_n=2):
-    """질문과 관련된 지식데이터 문장 최대 top_n개 찾아서 반환 (기존과 동일)"""
-    query_words = query.replace(" ", "").lower()
-    relevant_sentences = []
-    for s in knowledge_list:
-        s_text = str(s).replace(" ", "").replace("\n", "").lower()
-        if any(word.replace(" ", "") in s_text for word in query.split()):
-            relevant_sentences.append(s)
-    if relevant_sentences:
-        return " ".join(str(s) for s in relevant_sentences[:top_n])
-    return ""
-
-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"
-            "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,
-            return_tensors='pt',
-            truncation=True,
-            padding=True
-        )
-        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=512,  # 답변이 잘리는 문제 방지를 위해 조금 늘려봤어! (60 -> 80)
-                min_length=5,
-                repetition_penalty=1.3,
-                do_sample=True,
-                top_k=30,
-                top_p=0.85,
-                pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
-                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.
-        if raw_response.startswith(prompt):
-            extracted_answer = raw_response[len(prompt):].strip()
-        else:
-            extracted_answer = raw_response.strip()
-
-        # 2. '답변:' 키워드를 기준으로 진짜 답변 부분 추출
-        if "답변:" in extracted_answer:
-            answer = extracted_answer.split("답변:", 1)[1].strip() # 첫 번째 "답변:" 이후만
-        else:
-            # 만약 "답변:" 태그가 없으면, 프롬프트의 지시사항 중복 등을 제거 시도
-            persona_end_marker = "답해.\n" # persona_guide의 특정 끝 부분을 표시
-            if persona_end_marker in extracted_answer:
-                try:
-                    answer = extracted_answer[extracted_answer.rindex(persona_end_marker) + len(persona_end_marker):].strip()
-                except ValueError:
-                    answer = extracted_answer # 안되면 그냥 전체 사용
-            else:
-                answer = extracted_answer # 그것도 없으면 그냥 전체 사용
-
-        # 그래도 답변이 비어있으면 오류 메시지를 대체
-        if not answer:
-            answer = "죄송합니다. 질문에 대한 답변을 찾을 수 없거나 내용이 명확하지 않습니다."
-
-
-        # 1. 의미 없는 수식/영문/특수문자/반복문자 등 필터링 (기존과 동일)
-        # 이 부분을 먼저 한번 적용해서 answer가 엉뚱한 문자열이 되는 걸 방지
-        answer = re.sub(r"[^가-힣0-9 .,!?~\n]", "", answer)
-        answer = re.sub(r"([.,!?~])\1{2,}", r"\1", answer)
-        answer = re.sub(r"[a-zA-Z]+", "", answer)
-        answer = re.sub(r"[=^*/\\]+", "", answer)
-        answer = re.sub(r"\s+", " ", answer).strip()
-
-        # 2. 80자 이내로 자르기 (한글 기준) (기존과 동일)
-        def truncate_korean(text, max_len=80):
-            count = 0
-            result = ""
-            for ch in text:
-                result += ch
-                count += 1
-                if count >= max_len:
-                    break
-            return result
-        answer = truncate_korean(answer, 80)
-
-        # 3. 문장 끝이 자연스럽지 않으면 마침표 추가
-        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
-
-        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!
-
-# 3. API (XML 응답 유지) (기존과 동일)
-@app.route('/chatapi.html', methods=['GET'])
-@app.route('/index.html', methods=['GET'])
-def chat_api():
-    query = request.args.get('askdata', '')
-    if not query:
-        result = {"status": "error", "message": "No data"}
-    else:
-        try:
-            answer = ask_sayknow(query)
-            result = {
-                "service": "Sayknow",
-                "question": query,
-                "answer": answer
-            }
-        except Exception as e:
-            print(f"chat_api 에러: {e}")
-            traceback.print_exc()
-            result = {
-                "service": "Sayknow",
-                "question": query,
-                "answer": f"에러 발생: {str(e)}",
-                "error": str(e)
-            }
-
-    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>
-        <form method="post" action="/">
-            <input type="text" name="question" value="{question}" placeholder="질문을 입력하세요" style="width:300px;" autofocus />
-            <br/><br/>
-            <!-- hCaptcha 위젯 제거 -->
-            <!-- 에러 메시지 보여주는 부분 제거 -->
-            <br/>
-            <input type="submit" value="질문하기" />
-        </form>
-        <hr>
-        <h3>답변:</h3>
-        <p style="white-space: pre-wrap;">{answer}</p>
-    </body>
-    </html>
-    """
-    return render_template_string(html)
-
-if __name__ == '__main__':
-    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)