import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
from PyPDF2 import PdfReader
import os

# PDF 텍스트 미리 읽어오기
def extract_pdf_text(pdf_paths):
    full_text = ""
    for path in pdf_paths:
        reader = PdfReader(path)
        for page in reader.pages:
            text = page.extract_text()
            if text:
                full_text += text + "\n"
    return full_text.strip()

# 레퍼런스 PDF 텍스트 불러오기
pdf_context = extract_pdf_text([
    "assets/Programming-Fundamentals-1570222270.pdf",
    "assets/1분파이썬_강의자료_전체.pdf"
])

# 무료 사용 가능한 FLAN-T5 모델 사용
client = InferenceClient(
    model="tiiuae/falcon-rw-1b", 
    token=os.getenv("HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN")
)

def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
    # 단순 프롬프트 구성 (flan-t5는 chat 구조가 아님)
    prompt = f"{system_message}\n\n문서 요약:\n{pdf_context}\n\n질문: {message}\n답변:"
    result = client.text_generation(
        prompt=prompt,
        max_new_tokens=max_tokens,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p
    )
    return result.strip()

demo = gr.ChatInterface(
    fn=respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="당신은 파이썬 API 문서에 기반해 답변하는 유용한 조교입니다.", label="System message"),
        gr.Slider(minimum=1, maximum=1024, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-p"),
    ],
    title="📘 파이썬 API 레퍼런스 챗봇 (FLAN-T5 기반)",
    description="한국공대 수업자료 기반으로 질문에 답하는 무료 챗봇입니다."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()