Update app.py

app.py

@@ -49,8 +49,6 @@ import requests
 from streamlit.components.v1 import html
 from css import render_message, render_chip_buttons, log_and_render, replay_log, _get_colors
 
-#st.success("🎉 앱이 성공적으로 시작되었습니다! 라이브러리 설치 성공!")
-
 # ──────────────────────────────── Dataset Repo 설정 ────────────────────────────────
 HF_DATASET_REPO = os.getenv("HF_DATASET_REPO", "emisdfde/moai-travel-data")
 HF_DATASET_REV  = os.getenv("HF_DATASET_REV", "main")
@@ -171,6 +169,7 @@ Return ONLY a valid JSON object:
 }
 If unknown, use "none" or "" and NEVER add extra text outside JSON.
 """
+
 def to_llm_mode():
     # 같은 렌더 사이클에서 여러 번 호출되어도 1회만 동작하게 가드
     if not st.session_state.get("_llm_triggered"):
@@ -179,10 +178,11 @@ def to_llm_mode():
         st.session_state["llm_intro_needed"] = True
         st.rerun()
 
+# ──────────────────────────────── LLM 상태: 단일 정의 (중복 제거) ────────────────────────────────
 def _ensure_llm_state():
-    st.session_state.setdefault("llm_mode", False)       # 풀스크린 모드용(기존)
-    st.session_state.setdefault("llm_inline", False)     # ✅ 인라인 표시용
-    st.session_state.setdefault("llm_history", [])
+    st.session_state.setdefault("llm_mode", False)        # 풀스크린 LLM 모드
+    st.session_state.setdefault("llm_inline", False)      # 인라인 LLM 패널 표시 여부
+    st.session_state.setdefault("llm_history", [])        # LLM 대화 원본
     st.session_state.setdefault("llm_intro_needed", False)
     st.session_state.setdefault("llm_input", "")
 
@@ -245,13 +245,6 @@ def _llm_structured_extract(user_text: str):
     data.setdefault("notes", "")
     return data
 
-# ──────────────────────────────── Streamlit용 LLM 모드 UI ────────────────────────────────
-def _ensure_llm_state():
-    st.session_state.setdefault("llm_mode", False)
-    st.session_state.setdefault("llm_history", [])     # [{'role':'user'|'assistant', 'content': str}, ...]
-    st.session_state.setdefault("llm_intro_needed", False)
-    st.session_state.setdefault("llm_input", "")
-
 def render_llm_followup(chat_container, inline=False):
     _ensure_llm_state()
     MAX_TURNS = 6
@@ -313,6 +306,8 @@ def render_llm_followup(chat_container, inline=False):
         log_and_render(q, sender="user", chat_container=chat_container,
                        key=f"llm_user_{random.randint(1,999999)}")
         st.session_state.llm_history.append({"role": "user", "content": q})
+        # ✅ 재실행 후 복원을 위해 chat_log에도 저장
+        st.session_state.chat_log.append(("user", q))
 
         msgs = st.session_state.llm_history[-(MAX_TURNS-1):]
         a = _call_ollama_chat(
@@ -321,13 +316,19 @@ def render_llm_followup(chat_container, inline=False):
             temperature=0.8, top_p=0.9, top_k=40, repeat_penalty=1.1
         )
         if not a:
-            log_and_render("⚠️ LLM 응답을 받지 못했습니다. Ollama 서버를 확인해 주세요.",
-                           sender="bot", chat_container=chat_container,
+            err = "⚠️ LLM 응답을 받지 못했습니다. Ollama 서버를 확인해 주세요."
+            log_and_render(err, sender="bot", chat_container=chat_container,
                            key=f"llm_err_{random.randint(1,999999)}")
+            # ✅ 에러도 chat_log에 저장
+            st.session_state.chat_log.append(("bot", err))
         else:
+            # 2) 봇 버블
             log_and_render(a, sender="bot", chat_container=chat_container,
                            key=f"llm_bot_{random.randint(1,999999)}")
             st.session_state.llm_history.append({"role": "assistant", "content": a})
+            # ✅ 답변도 chat_log에 저장
+            st.session_state.chat_log.append(("bot", a))
+        # 입력칸 초기화 (원하지 않으면 이 줄을 주석 처리)
         st.session_state["llm_input"] = ""
 
     # 하단 버튼: 인라인은 'LLM 패널 종료'만, 풀스크린은 'LLM 모드 종료'만
@@ -339,7 +340,6 @@ def render_llm_followup(chat_container, inline=False):
             st.session_state["llm_mode"] = False
             st.rerun()
 
-
 # 지연 초기화: import 시점에는 데이터 접근 금지, 여기서 한 번만 주입
 init_datasets(
     travel_df=travel_df,
@@ -350,6 +350,7 @@ init_datasets(
     master_df=master_df,
     theme_title_phrases=theme_title_phrases,
 )
+
 # ───────────────────────────────────── streamlit용 함수
 def init_session():
     if "chat_log" not in st.session_state:
@@ -377,9 +378,6 @@ st.markdown(
     unsafe_allow_html=True,
 )
 
-# 고정 이미지 URL
-#BG_URL = "https://plus.unsplash.com/premium_photo-1679830513869-cd3648acb1db?q=80&w=2127&auto=format&fit=crop&ixlib=rb-4.1.0&ixid=M3wxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8fA%3D%3D"
-
 # === 배경 설정 UI (수정됨) ===
 st.sidebar.subheader("🎨 배경 설정")
 st.sidebar.toggle("배경 이미지 사용", key="bg_on", value=True)
@@ -413,7 +411,6 @@ else:
             value=palette[selected_color_name]
         )
 
-
 def apply_background():
     # 보호: 기존 ::before 배경이 있으면 끄기 (겹침/끊김 방지)
     base_reset_css = """
@@ -481,8 +478,6 @@ def apply_background():
 # 함수 호출
 apply_background()
 
-
-
 # ── P 글꼴 크기 14 px ───────────────────────────────────
 st.markdown("""
 <style>
@@ -517,7 +512,6 @@ def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
         st.session_state[prev_key]  = set()
         st.session_state.pop(sample_key, None)
 
-
     # ────────────────── 1) restart 상태면 인트로만 출력하고 종료
     if st.session_state[step_key] == "restart":
         log_and_render(
@@ -569,7 +563,6 @@ def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
             st.rerun()
             return
         
-        
         # 2.4) 샘플링 (이전 샘플이 없거나 비어 있으면 새로 추출)
         if sample_key not in st.session_state or st.session_state[sample_key].empty:
             sampled = remaining.sample(
@@ -629,7 +622,6 @@ def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
         st.session_state[step_key]   = "detail"
         st.session_state.chat_log.append(("user", choice))
 
-
         # 실제로 선택된 여행지만 prev에 기록
         match = sampled[sampled["여행지"] == choice]
         if not match.empty:
@@ -707,7 +699,6 @@ def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
                 st.stop()
             return
 
-    
     # ────────────────── 4) 여행지 상세 단계
     if st.session_state[step_key] == "detail":
         chosen = st.session_state[region_key]
@@ -732,7 +723,6 @@ def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
         st.rerun()        
         return
 
-
     # ────────────────── 5) 동행·연령 받기 단계
     elif st.session_state[step_key] == "companion":
         with chat_container:
@@ -803,7 +793,6 @@ def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
                 st.rerun()
                 return
                
-    
     # ────────────────── 6) 동행·연령 필터링· 패키지 출력 단계
     elif st.session_state[step_key] == "package":
 
@@ -1234,13 +1223,13 @@ def intent_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
         st.session_state[step_key] = "package_end"
         show_llm_inline()                                   # 플래그만 ON (rerun 없음)
         render_llm_followup(chat_container, inline=True)    # 👈 같은 사이클에서 바로 아래에 LLM 박스 출력
-        return   
+        return  
     
     # ────────────────── 7) 종료 단계
     elif st.session_state[step_key] == "package_end":
         log_and_render("필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️",
                     sender="bot", chat_container=chat_container,
-                    key="goodbye")
+                    key="goodbye")    
 
         to_llm_mode()
         
@@ -1263,7 +1252,6 @@ def emotion_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df
         st.session_state[prev_key]  = set()
         st.session_state.pop(sample_key, None)
 
-
     # ────────────────── 1) restart 상태면 인트로만 출력하고 종료
     if st.session_state[step_key] == "restart":
         log_and_render(
@@ -1692,19 +1680,7 @@ def unknown_ui(country, city, chat_container, log_and_render):
             chat_container=chat_container,
             key="unknown_dest"
         )
-        
-# def _get_active_step_key():
-#     mode = st.session_state.get("mode", "unknown")
-#     mapping = {
-#         "region": "region_step",
-#         "intent": "intent_step",
-#         "emotion": "emotion_step",
-#         "theme_selection": "theme_step",
-#         "place_selection": "place_step",
-#         "user_info_input": "user_info_step",
-#     }
-#     # 매핑에 없으면 공용 키로
-#     return mapping.get(mode, "flow_step")
+
 # ───────────────────────────────────── 챗봇 호출
 def main(): 
 
@@ -1721,12 +1697,6 @@ def main():
     st.sidebar.selectbox("테마", ["피스타치오", "스카이블루", "크리미오트"], key="bubble_theme") 
     st.sidebar.toggle("타임스탬프 표시", value=False, key="show_time") 
     
-    # with st.sidebar.expander("DEBUG steps", expanded=False):
-    #     st.write("mode:", st.session_state.get("mode"))
-    #     st.write("step_key:", cur_step_key)
-    #     st.write("state:", st.session_state.get(cur_step_key))
-
-
     # ✅ 타자 효과 on/off 토글 (기본 ON)
     st.sidebar.toggle("타자 효과", value=False, key="typewriter_on")
 
@@ -1747,7 +1717,6 @@ def main():
             )
             st.session_state["greeting_rendered"] = True
 
-
     # ───── 사용자 입력 & 추천 시작 
     # 1) 사용자 입력
     user_input = st.text_input(
@@ -1778,7 +1747,6 @@ def main():
             sender="user",
             chat_container = chat_container,
             key=f"user_input_{user_input}"
-            
         )
         st.session_state["user_input_rendered"] = True
 
@@ -1803,7 +1771,6 @@ def main():
         else:
             mode = "emotion"
             # 3) 고비용 단계: 정말 필요할 때만 감성(BERT) 실행
-            # with st.spinner("감정 분석 중..."):  # UX 원하시면 스피너 추가
             top_emotions, emotion_groups = analyze_emotion(user_input)
     
         # 4) 모드별 분기 (필요한 계산만 수행)