import gradio as gr
import requests
import os

PERPLEXITY_API_KEY = os.getenv("PERPLEXITY_API_KEY")
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

def search_and_answer(question):
    # 1. Search using Perplexity
    headers = {"Authorization": f"Bearer {PERPLEXITY_API_KEY}"}
    data = {
        "query": question,
        "domain": ["gg.go.kr", "ggc.go.kr"]
    }
    search_resp = requests.post("https://api.perplexity.ai/search", json=data, headers=headers)
    search_data = search_resp.json()
    snippets = "\n".join([r["snippet"] for r in search_data.get("results", [])[:3]])

    # 2. Generate answer with Gemini (correct model)
    prompt = f"질문: {question}\n\n아래 자료를 참고하여 요약된 답변을 생성해 주세요:\n{snippets}"
    gemini_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1/models/gemini-1.5-pro:generateContent"
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    params = {"key": GEMINI_API_KEY}
    body = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]
    }
    gemini_resp = requests.post(gemini_url, params=params, headers=headers, json=body)
    resp_json = gemini_resp.json()

    print("Gemini 응답 전체:", resp_json)  # 디버깅용 출력

    try:
        return resp_json["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
    except KeyError:
        return f"[Gemini 오류] 예상된 응답 형식이 아닙니다. 응답 내용: {resp_json}"

iface = gr.Interface(fn=search_and_answer,
                     inputs="text",
                     outputs="text",
                     title="경기도 자연어 질의 응답 AI",
                     description="질문을 입력하면 경기도 공식 사이트를 검색하고, Gemini AI가 요약 답변을 드립니다.")

iface.launch()