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 import os
-import google.generativeai as genai
-import gradio as gr
 import time
-import asyncio  # asyncio 라이브러리 임포트
 
-genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
+import gradio as gr
+import google.generativeai as genai
 
-# 모델 생성 함수 (매 요청마다 새로운 모델 생성)
-def create_model():
-  generation_config = {
+# Gemini API 설정
+genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
+generation_config = {
     "temperature": 1,
     "top_p": 0.95,
     "top_k": 64,
     "max_output_tokens": 15000,
-  }
-
-  safety_settings = [
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-    {
-      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
-      "threshold": "BLOCK_NONE"
-    },
-  ]
-
-  return genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro",
-                              generation_config=generation_config,
-                              safety_settings=safety_settings)
-
-# 비동기적으로 교육 과정 생성
-async def generate_curriculum(prompt):
-  model = create_model()  # 새로운 모델 인스턴스 생성
-
-  prompt_parts = [
-    "Concept-Based Curriculum Expert, 개념기반교육과정 설계 전문가. 초등학교 교육과정 범위 내에서 개념기반 교육과정 및 수업을 체계적으로 설계.",
-    "성취기준 성취 기준 및 수업 목표",
-    "개념기반 교육과정 1. 핵심 아이디어(일반화된 지식)\n\n2. 매크로 개념(개념적 렌즈), 마이크로 개념(교과 개념)\n\n3. 사실적 지식, 주제, 개념, 원리 및 일반화, 이론\n\n4. 스트랜드와 차시별 학습활동\n\n5. 평가 내용 및 방법, 평가 루브릭(상, 중, 하 평어 예시 포함)\n\n6. 개념적 이해를 위한 팁",
-    prompt,
-    "개념기반 교육과정 ",
-  ]
-
-  full_text = ""
-  yield full_text  # 초기 빈 텍스트 출력
-
-  try:
-    response = model.generate_content(prompt_parts, stream=True)
-    for chunk in response:
-      full_text += chunk.text
-      yield full_text
-      await asyncio.sleep(0.05)  # asyncio.sleep() 사용
-  except Exception as e:
-    yield f"에러 발생: {str(e)}"
+    "response_mime_type": "text/plain",
+}
+model = genai.GenerativeModel(
+    model_name="gemini-1.5-pro",
+    generation_config=generation_config,
+)
 
-# 인터페이스 설정 (queue() 함수 추가)
+def generate_response(input_text, progress=gr.Progress(track_time=True)):
+    """Gemini API를 호출하여 응답을 생성하는 함수 (실시간 출력)"""
+    prompt = "\n".join([
+        "Concept-based inquiry learning expert",
+        "학습주제 학습주제",
+        "주제에 대한 개념기반 탐구학습 구체적 수업 계획 0. 학습주제에 대한 매크로 개념(개념적 렌즈), 마이크로 개념(교과개념), 일반화(개념적 이해)\n\n1. 관계맺기: 지적 정서적 수업참여, 사전지식 유도\n\n2. 집중하기: 교과개념 조사, 관련 사실적 예 중 1-2개 소개하기\n\n3. 조사하기: 개념 관련 사례들 조사하기, 사례 추가제시로 개념이해 확장하기 \n\n4. 조직 및 정리하기: 사실적 개념적 수준에서 생각 구성하기, 다른 자료로, 다른 방법으로, 교과로 개념과 생각 나타내기\n\n5. 일반화: 사실적 예시에서 패턴 발견하고, 연결성 찾기, 일반화 명료화하기\n\n6.전이: 일반화 유효성검증하고 정당화하기, 새로운 상황에 적용, 학습에 대해 의미있는 행동 취하기, 예측, 가정을 형성하기 위해 경험과 이해 활용하기\n\n7. 성찰하기: 학습주체임을 인식하기, 자신 학습과정 계획하고 통제하기, 과정 평가하기\n\n8. 평가 계획 및 수행과제(GRASPS), 평가 루브릭(상, 중, 하 평어)\n\n9. 학생의 탐구를 위한 팁",
+        "학습주제 빛의 직진",
+        "주제에 대한 개념기반 탐구학습 구체적 수업 계획 ",
+        input_text
+    ])
+    
+    response = ""
+    for chunk in model.generate_content([prompt], stream=True):
+        if chunk.text:
+            response += chunk.text
+            # 약간의 지연을 추가하여 타이핑 효과를 연출합니다.
+            time.sleep(0.05) 
+            yield response 
+
+# Gradio 인터페이스 설정
 iface = gr.Interface(
-    fn=generate_curriculum,
-    inputs=gr.Textbox(lines=1, label="성취기준 입력"),
-    outputs=gr.Textbox(lines=20, label="개념기반 교육과정"),
-    title="개념기반 교육과정 챗봇",
-    description="성취기준을 입력하면 개념기반 교육과정을 설계합니다."
+    fn=generate_response,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="개념 기반 탐구 학습 챗봇",
+    description="학습 주제에 대한 개념 기반 탐구 학습 수업 계획을 생성합니다. (실시간 출���)",
+    examples=[
+        ["안녕하세요!"],
+        ["빛의 직진에 대한 수업 계획을 세우고 싶어요."],
+    ],
 )
 
-iface.queue().launch()  # queue() 함수를 사용하여 비동기적으로 실행
+# 챗봇 실행
+iface.launch()