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 import pandas as pd
-import openpyxl
-from openpyxl.chart import BarChart, Reference, PieChart
-from openpyxl.chart.label import DataLabelList
-from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
-from datetime import datetime
 from io import BytesIO
-import matplotlib.pyplot as plt
 import gradio as gr
+from gradio_client import Client
 import tempfile
+import os
 
-# Read excel data for review analysis
-def read_excel_data(file):
-    df = pd.read_excel(BytesIO(file), usecols="B, C, D, E", skiprows=1, names=["Review Date", "Option", "Review", "ReviewScore"])
-    df['Review Date'] = pd.to_datetime(df['Review Date']).dt.tz_localize(None).dt.date
-    df['Year-Month'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(0, 7)
-    df['Year'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(0, 4)
-    df['Month'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(5, 7)
-    df['Day'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(8, 10)
-    df['Option1'] = df['Option'].str.split(" / ").str[0]  # 1차 옵션만 추출
-    df['Review Length'] = df['Review'].str.len()  # 추가된 부분: 리뷰 길이 계산
-    return df
+# API 클라이언트 초기화
+client = Client("https://ssboost-excel-ra-vector-db-test1.hf.space/--replicas/q77r3/")
 
-def extract_longest_reviews(df):
-    longest_reviews = df.groupby('ReviewScore').apply(lambda x: x.nlargest(100, 'Review Length', keep='all')).reset_index(drop=True)
-    return longest_reviews.drop(columns=['Review Length', 'Year-Month', 'Year', 'Month', 'Day', 'Option1', 'Option2'])  # 삭제된 열들
+# 엑셀 데이터를 읽어오는 함수 (API 사용으로 필요 없어짐)
+# def read_excel_data(file):
+#     df = pd.read_excel(BytesIO(file), usecols="B, C, D, E", skiprows=1, names=["Review Date", "Option", "Review", "ReviewScore"])
+#     df['Review Date'] = pd.to_datetime(df['Review Date']).dt.tz_localize(None).dt.date
+#     df['Year-Month'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(0, 7)
+#     df['Year'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(0, 4)
+#     df['Month'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(5, 7)
+#     df['Day'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(8, 10)
+#     df['Option1'] = df['Option'].str.split(" / ").str[0]  # 1차 옵션만 추출
+#     df['Review Length'] = df['Review'].str.len()  # 추가된 부분: 리뷰 길이 계산
+#     return df
 
 # 긴 글 텍스트 결과를 위한 함수 정의
 def long_text_result(file):
-    df = read_excel_data(file)
-    longest_reviews = extract_longest_reviews(df)
-    text_result = longest_reviews.to_string(index=False)
-    return text_result
+    # 임시 파일 생성 및 저장
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx") as tmp_file:
+        tmp_file.write(file)
+        tmp_file_path = tmp_file.name
+    
+    # API 호출을 통해 분석, 저장, 벡터 DB 및 인덱싱 진행
+    result = client.predict(
+        tmp_file_path,
+        100,
+        10,
+        api_name="/analyze_and_initialize_db"
+    )
+    
+    # 임시 파일 삭제
+    os.remove(tmp_file_path)
+    
+    # 분석 결과 처리
+    analysis = "상품의 장단점 10가지 분석 결과:\n" + str(result)
+    return analysis
 
-# 새로운 탭 인터페이스 정의
+# 챗봇 응답 생성
 def chatbot_response(input_text):
     response = f"챗봇 응답: {input_text}"
     return response