Deploy chatbot update

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 
 import os
 import pdfplumber
-from huggingface_hub import hf_hub_download, list_repo_files
+from huggingface_hub import hf_hub_download
 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
 from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings, HuggingFaceEndpoint
 from langchain_community.vectorstores import FAISS
@@ -10,10 +10,9 @@ import gradio as gr
 
 # 1. 환경 변수 확인
 if "HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN" not in os.environ:
-    raise ValueError("❌ HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN 환경 변수가 없습니다. "
-                     "HF Space → Settings → Secrets에서 추가하세요.")
+    raise ValueError("❌ HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN 환경 변수가 설정되지 않았습니다. (Spaces > Settings > Repository secrets)")
 
-# 2. LLM 모델 (Hugging Face Inference API)
+# 2. 모델 설정
 repo_id = "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct"
 llm = HuggingFaceEndpoint(
     repo_id=repo_id,
@@ -22,12 +21,49 @@ llm = HuggingFaceEndpoint(
     task="text-generation"
 )
 
-# 3. 데이터셋에서 PDF 파일 리스트 자동 수집
+# 3. 데이터셋 (PDF 파일 리스트)
 dataset_repo = "dgmos/ericsson-manuals"
-all_files = list_repo_files(dataset_repo)
-pdf_files = [f for f in all_files if f.lower().endswith(".pdf")]
-
-print(f"📂 총 {len(pdf_files)} 개 PDF 감지됨")
+pdf_files = [
+    "(20220324) L2 Switch 운용 매뉴얼_Innovation TF_Ver3.1_OCR.pdf",
+    "(20230504) 23년 기술교육 교재 1 (LTE)_가치혁신팀_OCR.pdf",
+    "(20230531) 23년 기술교육 교재 2 (5G)_가치혁신팀_OCR.pdf",
+    "(20240924) 대구운용부 TEST BED를 활용을 통한 중계기 역량향상_OCR.pdf",
+    "(7월3주)WiFi교육(본부 공유)_OCR.pdf",
+    "1. 5G 기지국 기술 학습교재_Ver4.2_OCR.pdf",
+    "1. kt MOS 남부 기술(기지국) 학습교재_Ver 5.2_OCR.pdf",
+    "10G PON 및 SFP모듈 구분_OCR.pdf",
+    "2. 5G 중계기 기술 학습교재_Ver3.6_OCR.pdf",
+    "2. kt MOS 남부 기술(중계기) 학습교재_Ver 4.5_OCR.pdf",
+    "23년 무선 액세스 교육 교안(중계기완전정복_장비운용기준)_OCR.pdf",
+    "3. kt MOS 남부 네트워크 학습교재_Ver 4.7_OCR.pdf",
+    "3. 재난안전통신망 기술 학습교재_Ver3.1_OCR.pdf",
+    "5G광중계기 운용 권고안V1.0(20200615)_OCR.pdf",
+    "Barcode System WEB 사용자 매뉴얼(원본)_수정_OCR.pdf",
+    "ELMO(쏠리테크)_OCR.pdf",
+    "ELORHA 교육자료_OCR.pdf",
+    "JD745B 간편 사용자 매뉴얼-Viavi (Rev1.0)_OCR.pdf",
+    "KELIS(쏠리테크)_OCR.pdf",
+    "MMF 사업장 광레벨 정비 자료)_OCR.pdf",
+    "MS2090A 사용자 매뉴얼_9.4.1(20200612)Trigger_OCR.pdf",
+    "Test bed.(중계기 교안)pptx_OCR.pdf",
+    "V2824_IMN_KO_080718_OCR.pdf",
+    "V2824_UMN_1.03_KO_081217_OCR.pdf",
+    "[IP-A]ONE-MUX기술방식 및 현장 선로 고장점검 Guide_OCR.pdf",
+    "[ktMOS남부]_24년(유선분야) 1 IP 네트워크 KT 망 구조 이해_OCR.pdf",
+    "[ktMOS남부]_24년(유선분야)_2 IP Access L2운용 및 기술방식_OCR.pdf",
+    "[ktMOS남부]_24년(유선분야)_3 OLT 운용 및 기술방식_OCR.pdf",
+    "[구형 엘로하] 제품소개서_OCR.pdf",
+    "[신형 엘로하] 제품소개서_OCR.pdf",
+    "[현장2] IP 액세스 콘솔접속 및 G.EasyOne(장비초기화)_KT MOS_남부_OCR.pdf",
+    "[현장3] IP 액세스 A-SDN (장비교체)_KT MOS_남부_OCR.pdf",
+    "[현장5] IP 액세스 긴급복구(고장사례)_KT MOS_남부_OCR.pdf",
+    "korea_mobile_frequencies.pdf",
+    "다산 중용량 OLT V5832XG 교육자료_OCR.pdf",
+    "대구본부_지구력강화교육_3월 계측기활용방법_OCR.pdf",
+    "동계_역량강화_교육_학습교재(실무과정_중계기_계측기)_Ver3.0_OCR.pdf",
+    "실무자 교육(10월3주)_중용량 OLT(김명윤)_OCR.pdf",
+    "차단기 종류 및 용도_OCR.pdf"
+]
 
 # 4. PDF → 텍스트 추출
 docs = []
@@ -44,26 +80,24 @@ for filename in pdf_files:
 ".join(texts).strip()
             if text:
                 docs.append({"page_content": text, "metadata": {"source": filename}})
-                print(f"✅ {filename} 처리 완료 (길이: {len(text)}자)")
+                print(f"✅ {filename} 처리 완료 (길이 {len(text)}자)")
             else:
                 print(f"⚠️ 텍스트 없음: {filename}")
     except Exception as e:
-        print(f"🚨 PDF 처리 오류: {filename} - {e}")
+        print(f"🚨 오류 발생: {filename} - {e}")
 
 if not docs:
-    raise RuntimeError("❌ PDF에서 텍스트를 추출하지 못했습니다. 확인 필요!")
+    raise ValueError("❌ PDF에서 추출된 텍스트가 없습니다. (docs 리스트 비어있음)")
 
 # 5. 텍스트 분할
 splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
 texts = splitter.split_documents(docs)
 
-# 6. 임베딩 + 벡터DB
-embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
-    model_name="sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1"
-)
+# 6. 임베딩 및 벡터 DB
+embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1")
 vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
 
-# 7. Retrieval QA 체인
+# 7. RAG 체인
 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
     llm=llm,
     chain_type="stuff",
@@ -71,7 +105,7 @@ qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
 )
 
 # 8. 챗봇 함수
-def chatbot(query: str):
+def chatbot(query):
     try:
         response = qa_chain.run(query)
         return response
@@ -80,16 +114,11 @@ def chatbot(query: str):
 
 # 9. Gradio UI
 with gr.Blocks(title="Ericsson 장비 분석 챗봇") as demo:
-    gr.Markdown("# 📡 Ericsson LTE/5G 장비 불량/불요파 분석 챗봇")
-    gr.Markdown("Hugging Face Hub에 저장된 **모든 PDF**를 기반으로 질문에 답합니다.")
-    
-    query = gr.Textbox(
-        label="질문 입력 (한국어/영어)",
-        placeholder="예: 5G 중계기 불요파 발생 원인은?",
-    )
+    gr.Markdown("# 📡 Ericsson 장비 매뉴얼 기반 불량/불요파 분석 챗봇")
+    gr.Markdown("업로드된 PDF 매뉴얼 기반으로 질문을 입력하세요.")
+    query = gr.Textbox(label="질문 입력", placeholder="예: Spurious Emission 원인은?", lines=2)
     output = gr.Textbox(label="응답", lines=10)
-    btn = gr.Button("분석 시작")
-
+    btn = gr.Button("분석 실행")
     btn.click(chatbot, inputs=query, outputs=output)
 
 if __name__ == "__main__":