Update app.py

app.py

@@ -2,80 +2,92 @@ import os
 import time
 
 import google.generativeai as genai
-import gradio
+from gradio import gradio as gr
 
-# Google Gemini API 키 설정
+# Google AI Python SDK 설정
 genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
 
 # 모델 설정
 generation_config = {
-    "temperature": 0.8,
+    "temperature": 1,
     "top_p": 0.95,
     "top_k": 64,
-    "max_output_tokens": 1024,
+    "max_output_tokens": 8192,
     "response_mime_type": "text/plain",
 }
+
 model = genai.GenerativeModel(
     model_name="gemini-1.5-pro",
     generation_config=generation_config,
-    system_instruction="""뛰어난 전문성을 갖춘 언어 치료 전문가, 한글 교육 전문가, 한국어 발음 교정 전문가로서 친절하고 공감하는 태도로 사용자와 상담을 진행하세요.""",
+    system_instruction="언어 치료 전문가, 한글 교육 전문가, 한국어 발음 교정 전문가",
 )
 
-# 상담 내용 저장
+# 대화 기록
 chat_history = []
-chat_session = None
 
 
-def add_message(history, message):
-    history = history + [(message, None)]
-    return history, ""
+def add_to_chat_history(message, speaker):
+    """
+    챗봇 대화 기록에 메시지 추가
+    """
+    global chat_history
+    chat_history.append({"speaker": speaker, "message": message})
+
 
+def clear_chat_history():
+    """
+    챗봇 대화 기록 초기화
+    """
+    global chat_history
+    chat_history = []
 
-def predict(message, history):
-    global chat_session
-    if chat_session is None:
-        chat_session = model.start_chat()
 
-    if message.strip() == "":
-        return history, ""
+def generate_response(message):
+    """
+    사용자 메시지에 대한 응답 생성
+    """
+    global chat_history
 
-    history = history + [(message, None)]
-    response = chat_session.send_message(message).text
+    chat_session = model.start_chat(history=chat_history)
+    response = chat_session.send_message(message)
 
-    # 타이핑 효과를 위해 한 글자씩 출력
-    for i in range(len(response) + 1):
+    # 한 글자씩 출력 효과를 위한 코드
+    typed_response = ""
+    for char in response.text:
+        typed_response += char
+        yield typed_response
         time.sleep(0.03)
-        yield history + [(message, response[:i])]
 
+    add_to_chat_history(response.text, "AI")
 
-def new_session():
-    global chat_session, chat_history
-    chat_session = None
-    chat_history = []
-    return chat_history
-
-
-def save_history(history):
-    file_path = "./chat_history.txt"
-    with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        for user_msg, ai_msg in history:
-            f.write(f"사용자: {user_msg}\n")
-            if ai_msg:
-                f.write(f"AI: {ai_msg}\n")
-    return "상담 내용이 저장되었습니다."
-
-
-with gradio.Interface(
-    fn=predict,
-    inputs=[
-        gradio.components.Textbox(lines=1, placeholder="메시지를 입력하세요"),  # gradio.components.Textbox로 변경
-        gradio.components.State(value=[]), # gradio.components.State로 변경
-    ],
-    outputs=[
-        gradio.components.Chatbot(label="언어 치료 AI 상담 챗봇"), # gradio.components.Chatbot로 변경
-        gradio.components.Textbox(visible=False),  # gradio.components.Textbox로 변경
-    ],
-    title="언어 치료 AI 상담 챗봇",
-    description="AI 언어 치료사와 상담해보세요.",
-) as iface:
-    iface.launch(share=True)
+
+def display_chat_history():
+    """
+    챗봇 대화 기록 출력
+    """
+    chat_output = ""
+    for message in chat_history:
+        chat_output += f"{message['speaker']}: {message['message']}\n"
+    return chat_output
+
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    # 챗봇 인터페이스 생성
+    chatbot = gr.Chatbot()
+    msg_input = gr.Textbox(label="메시지 입력")
+    clear_button = gr.Button("새로운 상담 시작하기")
+
+    # 메시지 전송 버튼 클릭 시 이벤트 처리
+    msg_input.submit(
+        generate_response, msg_input, chatbot, queue=True
+    ).then(display_chat_history, chatbot)
+
+    # 새로운 상담 시작하기 버튼 클릭 시 이벤트 처리
+    clear_button.click(
+        clear_chat_history,
+        None,
+        chatbot,
+    ).then(lambda: "", chatbot)
+
+# 데모 실행
+demo.launch()