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app.py

@@ -4,80 +4,65 @@ import gradio as gr
 
 import google.generativeai as genai
 
-# Google Gemini API 키 설정
 genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
 
 # 모델 설정
 generation_config = {
-  "temperature": 1,
-  "top_p": 0.95,
-  "top_k": 64,
-  "max_output_tokens": 8192,
-  "response_mime_type": "text/plain",
+    "temperature": 1,
+    "top_p": 0.95,
+    "top_k": 64,
+    "max_output_tokens": 8192,
+    "response_mime_type": "text/plain",
 }
-model = genai.GenerativeModel(
-  model_name="gemini-1.5-pro",
-  generation_config=generation_config,
-  system_instruction="언어 치료 전문가, 한글 교육 전문가, 한국어 발음 교정 전문가",
-)
 
-# 챗봇 기록 초기화
-chat_history = []
+# 시스템 명령어 설정
+system_instruction = "언어 치료 전문가, 한글 교육 전문가, 한국어 발음 교정 전문가"
 
-def add_to_chat_history(message, speaker):
-    """챗봇 기록에 메시지 추가"""
-    global chat_history
-    chat_history.append({"speaker": speaker, "message": message})
+def type_text(text):
+    for char in text:
+        print(char, end='', flush=True)
+        time.sleep(0.03) # 타이핑 속도 조절
+    print("\n") # 줄바꿈 추가
 
-def display_chat_history():
-    """챗봇 기록을 HTML 형식으로 표시"""
-    chat_html = ""
-    for message in chat_history:
-        chat_html += f"<p><b>{message['speaker']}:</b> {message['message']}</p>"
-    return chat_html
+def chat(message, history):
+    # 새로운 상담 시작 시 기록 초기화
+    if message == "/새로운 상담 시작":
+        history = []
+        return "새로운 상담을 시작합니다.", history
 
-def generate_response(message):
-    """Google Gemini API를 사용하여 응답 생성"""
-    global chat_session
-    response = chat_session.send_message(message)
-    return response.text
+    # 모델 생성 및 채팅 세션 시작
+    model = genai.GenerativeModel(
+        model_name="gemini-1.5-pro",
+        generation_config=generation_config,
+        system_instruction=system_instruction,
+    )
+    chat_session = model.start_chat(history=history)
 
-def chatbot_response(message):
-    """사용자 메시지 처리 및 AI 응답 생성"""
-    add_to_chat_history(message, "사용자")
+    # 사용자 메시지 추가
+    history.append({"role": "user", "message": message})
 
-    # AI 응답 생성 및 타이핑 효과 적용
-    ai_response = generate_response(message)
-    typed_response = ""
-    for char in ai_response:
-        typed_response += char
-        yield typed_response
-        time.sleep(0.02)
+    # AI 응답 생성 및 추가
+    response = chat_session.send_message(message)
+    history.append({"role": "assistant", "message": response.text})
 
-def new_chat():
-    """새로운 상담 시작 및 기록 초기화"""
-    global chat_history, chat_session
-    chat_history = []
-    chat_session = model.start_chat()
-    return "새로운 상담을 시작합니다.", ""
+    # 타이핑 효과 출력
+    type_text(response.text)
 
-# Gradio 인터페이스 설정
-with gr.Blocks() as iface:
-    chatbot_output = gr.HTML(value="", label="챗봇")
-    user_input = gr.Textbox(placeholder="메시지를 입력하세요...", label="사용자")
-    submit_button = gr.Button("전송")
-    new_chat_button = gr.Button("새로운 상담 시작하기")
+    return "", history
 
-    # 버튼 클릭 이벤트 처리
-    submit_button.click(
-        fn=chatbot_response,
-        inputs=user_input,
-        outputs=chatbot_output,
-        queue=True,
-    )
-    new_chat_button.click(
-        fn=new_chat,
-        outputs=[chatbot_output, user_input],
-    )
+# Gradio 인터페이스 설정
+iface = gr.Interface(
+    fn=chat,
+    inputs=[
+        gr.inputs.Textbox(lines=5, placeholder="문의 내용을 입력하세요."),
+        gr.State([]),
+    ],
+    outputs=[
+        gr.outputs.Textbox(label="AI 답변"),
+        gr.State(),
+    ],
+    title="AI 언어 치료 상담 챗봇",
+    description="언어 치료 전문가 AI와 상담해보세요. 새로운 상담을 시작하려면 '/새로운 상담 시작'을 입력하세요.",
+)
 
 iface.launch()