import logging
import gradio as gr
import json
import os
from google.oauth2.service_account import Credentials
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.errors import HttpError
import openai
from datasets import load_dataset

# 로깅 설정
logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s')

def load_dataset_details(dataset_name, subset=None, text_field='text'):
    """
    데이터셋의 정보를 로드하는 함수.
    dataset_name: 데이터셋의 이름 (예: 'glue', 'squad' 등)
    subset: 데이터셋 내의 특정 부분 (예: 'mrpc', 'qqp' 등)
    """
   
    # 데이터셋 로드
    if subset:
        dataset = load_dataset(dataset_name, subset)
    else:
        dataset = load_dataset(dataset_name)
    
    # 데이터셋 정보 출력
    # 모든 텍스트를 하나의 문자열로 연결
    all_texts = []
    for split in dataset:
        all_texts.extend([example[text_field] for example in dataset[split] if text_field in example])

    # 리스트를 하나의 문자열로 변환
    all_texts = ' '.join(all_texts)
    return all_texts


def respond_to_query(query):

    relevant_info = load_dataset_details('erosk/musictext')
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",  # 또는 사용 가능한 최신 모델
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": query},
            {"role": "assistant", "content": relevant_info}
        ],
        max_tokens=150,
        temperature=0.0,
        top_p=1.0,
        api_key='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'
    )
    return response.choices[0].message['content']
        
def answer_query(query):
    draft_answer = find_similar_question(query)
    return enhance_answer(query, draft_answer)

interface = gr.Interface(fn=respond_to_query, inputs="text", outputs="text", title="Intelligent FAQ System")
interface.launch()