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app.py

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 import os
 import time
+import gradio as gr
 
 import google.generativeai as genai
-from gradio import gradio as gr
 
-# Google AI Python SDK 설정
+# 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",
+  model_name="gemini-1.5-pro",
+  generation_config=generation_config,
+  system_instruction="언어 치료 전문가, 한글 교육 전문가, 한국어 발음 교정 전문가",
 )
 
-# 대화 기록
+# 챗봇 기록 초기화
 chat_history = []
 
-
 def add_to_chat_history(message, speaker):
-    """
-    챗봇 대화 기록에 메시지 추가
-    """
+    """챗봇 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 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 generate_response(message):
-    """
-    사용자 메시지에 대한 응답 생성
-    """
-    global chat_history
-
-    chat_session = model.start_chat(history=chat_history)
+    """Google Gemini API를 사용하여 응답 생성"""
+    global chat_session
     response = chat_session.send_message(message)
+    return response.text
+
+def chatbot_response(message):
+    """사용자 메시지 처리 및 AI 응답 생성"""
+    add_to_chat_history(message, "사용자")
 
-    # 한 글자씩 출력 효과를 위한 코드
+    # AI 응답 생성 및 타이핑 효과 적용
+    ai_response = generate_response(message)
     typed_response = ""
-    for char in response.text:
+    for char in ai_response:
         typed_response += char
         yield typed_response
-        time.sleep(0.03)
+        time.sleep(0.02)
 
-    add_to_chat_history(response.text, "AI")
-
-
-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()
+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.", ""
+
+# 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")
+
+    # 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],
+    )
+
+iface.launch()