Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
 import os
 import time
 import google.generativeai as genai
@@ -6,75 +5,31 @@ import streamlit as st
 from streamlit_extras.colored_header import colored_header
 from streamlit_extras.add_vertical_space import add_vertical_space
 import markdown
-import pyperclip # pyperclip 임포트 추가
 
-# --- 설정 ---
-
-# Google Gemini API 값 설정 (Streamlit secrets 또는 환경 변수 사용 권장)
-# 로컬 테스트 시: os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
-api_key_configured = False
-try:
-    # secrets에서 먼저 시도
-    gemini_api_key = st.secrets["GEMINI_API_KEY"]
-    genai.configure(api_key=gemini_api_key)
-    api_key_configured = True
-    # st.success("Secrets에서 Gemini API 키 로드 성공!") # 디버깅용
-except (KeyError, FileNotFoundError):
-    # secrets에 없으면 환경 변수에서 시도
-    try:
-        gemini_api_key = os.environ["GEMINI_API_KEY"]
-        genai.configure(api_key=gemini_api_key)
-        api_key_configured = True
-        # st.info("환경 변수에서 Gemini API 키 로드 성공!") # 디버깅용
-    except KeyError:
-        # 둘 다 없으면 오류 메시지 표시
-        st.error("⚠️ Gemini API 키가 설정되지 않았습니다. Streamlit secrets 또는 환경 변수에 'GEMINI_API_KEY'를 설정해주세요.")
-        st.stop() # API 키 없으면 앱 중지
-
-# API 키 설정 확인 (만약을 위한 추가 검사)
-if not api_key_configured:
-    st.error("API 키 설정에 실패했습니다. 애플리케이션을 중지합니다.")
-    st.stop()
+# Google Gemini API 값 설정
+genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
 
 # 모델 설정
 generation_config = {
     "temperature": 0.7,
     "top_p": 0.95,
     "top_k": 64,
-    "max_output_tokens": 8192, # 충분한 토큰 확보 (본문 + 문제 + 어휘)
+    "max_output_tokens": 8000,
     "response_mime_type": "text/plain",
 }
 
-# 사용할 모델 이름 설정 (변경 가능)
-# 예: "gemini-1.5-flash-latest", "gemini-1.5-pro-latest" 등
-# gemini-2.5-flash-preview-04-17 모델 이름이 유효하지 않을 수 있습니다.
-# 최신 flash 모델인 "gemini-1.5-flash-latest" 또는 pro 모델 "gemini-1.5-pro-latest" 사용을 권장합니다.
-# model_name = "gemini-2.5-flash-preview-04-17" # -> 유효하지 않을 가능성 있음
-model_name = "gemini-2.5-flash-preview-04-17" # 안정적인 최신 flash 모델로 변경
-
-try:
-    model = genai.GenerativeModel(
-        model_name=model_name,
-        generation_config=generation_config,
-        # safety_settings = Adjust safety settings
-        # See https://ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
-    )
-    # st.info(f"'{model_name}' 모델 로드 성공!") # 디버깅용
-except Exception as e:
-    st.error(f"Gemini 모델 ('{model_name}') 로딩 중 오류 발생: {e}")
-    st.error("올바른 모델 이름인지 확인하거나 Google AI Studio에서 사용 가능한 모델 목록을 확인하세요.")
-    st.stop()
-
-# --- 함수 정의 ---
+model = genai.GenerativeModel(
+    model_name="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
+    generation_config=generation_config,
+)
 
-def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph, structure, topic):
+def generate_text(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph, structure, topic):
     """
     주어진 조건에 따라 설명문 텍스트, 어휘 목록, 독해 문제를 생성하고 스트리밍으로 출력합니다.
     """
     # 상세화된 프롬프트: 설명문 작성 + 어휘 목록 + 독해 문제 출제 요청 추가
     prompt = f"""
 # 지시사항
-
 ## 1. 설명문 작성
 - **대상 독자:** 초등학교 {grade} 학생
 - **주제:** '{topic}'
@@ -85,7 +40,6 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
     - 줄글 형식으로 작성, 문단 구분 명확히 (빈 줄 사용)
     - 각 문단의 첫 문장 또는 마지막 문장이 중심 문장이 되도록 작성
 - **제목:** 글의 맨 처음에 내용을 잘 나타내는 제목을 **크고 굵은 글씨**로 작성 (Markdown 형식: '** 제목 **')
-
 ## 2. 어휘 목록 작성
 - **선정 기준:** 본문 내용 중 초등학교 {grade}에게 어려울 수 있는 단어, 한자어, 학습 용어
 - **설명 방식:** 해당 학년 수준에 맞는 쉬운 유의어 또는 풀이 제공
@@ -96,7 +50,6 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
     *   단어2: 쉬운 설명/유의어
     ...
     ```
-
 ## 3. 독해 문제 및 정답 출제
 - **출제 기반:** **반드시 위에서 생성된 설명문 내용만을 바탕으로** 출제
 - **문제 수:** 총 7~8개
@@ -117,161 +70,62 @@ def generate_text_and_questions(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph,
        ① 선택지1 ② 선택지2 ③ 선택지3 ④ 선택지4 ⑤ 선택지5 (선다형의 경우)
     2. [문제 내용 - 단답형 또는 5지 선다형]
     ... (총 7~8개)
-
     ### 정답
     1. [정답 내용 또는 번호]
     2. [정답 내�� 또는 번호]
     ...
     ```
-
 ## # 출력 요구사항
 - 위의 모든 지시사항(설명문, 어휘 목록, 독해 문제, 정답)을 **하나의 응답**으로 이어서 생성해주세요.
 - 각 섹션(제목, 본문, 어휘 목록, 독해 문제, 정답) 구분을 Markdown 제목(##, ###)과 빈 줄로 명확히 해주세요.
 - 모든 내용은 초등학교 {grade} 눈높이에 맞춰 작성해주세요.
-"""
-
-    full_response_text = "" # 전체 응답 저장 변수 초기화
-    output_area = st.empty() # 스트리밍 출력을 위한 빈 공간 생성
-    blocked = False # 콘텐츠 차단 플래그
 
+    full_text = ""  # 전체 텍스트 저장 변수 초기화
     try:
         response = model.generate_content(prompt, stream=True)
         for chunk in response:
-            # 프롬프트 피드백 확인 (차단 여부)
-            if hasattr(chunk, 'prompt_feedback') and chunk.prompt_feedback.block_reason:
-                block_reason = chunk.prompt_feedback.block_reason
-                st.error(f"콘텐츠 생성 요청이 안전상의 이유로 차단되었습니다. 이유: {block_reason}")
-                output_area.error(f"⚠️ 콘텐츠 생성 중단됨 (이유: {block_reason}). 프롬프트나 주제를 수정하여 다시 시도해 보세요.")
-                blocked = True
-                break # 차단 시 스트리밍 중단
-
-            # 응답 텍스트 처리
-            try:
-                # 최신 API는 chunk.text로 바로 접근 가능할 수 있음
-                chunk_text = chunk.text
-            except AttributeError:
-                 # 이전 방식 호환 (candidates 확인)
-                if chunk.candidates and chunk.candidates[0].content and chunk.candidates[0].content.parts and chunk.candidates[0].content.parts[0].text:
-                    chunk_text = chunk.candidates[0].content.parts[0].text
-                else:
-                    # 예상치 못한 청크 형식일 경우 건너뛰기 또는 로깅
-                    # st.warning(f"Unexpected chunk format: {chunk}") # 디버깅용
-                    chunk_text = "" # 또는 continue
-
-            if chunk_text:
-                full_response_text += chunk_text
-                # Markdown을 HTML로 변환하여 스트리밍 출력 (표, 코드 블록, 줄바꿈 지원)
-                html_text = markdown.markdown(full_response_text, extensions=['markdown.extensions.tables', 'markdown.extensions.fenced_code', 'markdown.extensions.nl2br'])
-                output_area.markdown(html_text, unsafe_allow_html=True)
-                time.sleep(0.05) # 스트리밍 지연 (조절 가능)
+            full_text += chunk.text
+            # Markdown to HTML 변환
+            html_text = markdown.markdown(full_text, extensions=['tables'])
+            output_area.markdown(html_text, unsafe_allow_html=True)
+            time.sleep(0.1)  # 지연 추가 (필요에 따라 조절)
 
     except Exception as e:
-        st.error(f"텍스트 생성 중 에러 발생: {str(e)}")
-        # 오류 발생 시 현재까지 생성된 내용을 유지하도록 output_area 수정하지 않음
-        return "" # 오류 시 빈 문자열 반환
-
-    # 스트리밍 완료 후 처리 (차단되지 않았을 경우)
-    if not blocked and full_response_text:
-        st.markdown("---") # 구분선 추가
-        copy_button = st.button("📄 생성된 내용 전체 복사")
-        if copy_button:
-            try:
-                # 마크다운 형식으로 복사
-                pyperclip.copy(full_response_text)
-                st.success("클립보드에 복사되었습니다! (마크다운 형식)")
-            except Exception as e:
-                # pyperclip 에러 처리 (예: 서버 환경 등에서 클립보드 접근 불가 시)
-                st.warning(f"클립보드 자동 복사 중 오류 발생: {e}\n서버 환경에서는 클립보드 복사가 지원되지 않을 수 있습니다.\n아래 텍스트 영역에서 수동으로 복사해주세요.")
-                # 복사 실패 시 수동 복사를 위해 텍스트 영역 추가 표시
-                st.text_area("복사할 내용 (마크다운):", full_response_text, height=300)
+        st.error(f"에러 발생: {str(e)}")
+        return ""
 
-    elif blocked:
-        return "" # 차단 시 빈 문자열 반환
 
-    return full_response_text # 전체 생성된 텍스트 반환 (마크다운 원본)
+    # 출력 및 복사 기능 추가
+    copy_button = st.button("출력 내용 복사")
+    if copy_button:
+        pyperclip.copy(full_text)
+        st.success("클립보드에 복사되었습니다!")
 
-# --- Streamlit 인터페이스 설정 ---
+    return full_text
 
-st.set_page_config(layout="wide") # 넓은 레이아웃 사용
 
-# 헤더 설정
+# Streamlit 인터페이스 설정
 colored_header(
-    label="📜 초등학생 맞춤 읽기 자료 생성기+",
-    description="주제와 조건을 입력하면 설명문, 어휘 학습, 독해 문제까지 한번에 만들어줍니다.",
-    color_name="blue-70", # 색상 변경
+    label="📜 초등학생을 위한 읽기 자료 생성기",
+    description="주제를 입력하면 초등학생이 이해하기 쉬운 읽기 자료를 만들어줍니다.",
+    color_name="red-70",
 )
+
 add_vertical_space(1)
 
-# 사이드바: 옵션 설정
 with st.sidebar:
-    st.header("⚙️ 생성 옵션 설정")
-    add_vertical_space(1)
-
-    # 학년 선택 (초1 ~ 초6)
-    grade_options = [f"{i}학년" for i in range(1, 7)]
-    # 문자열에서 숫자만 추출하도록 수정
-    grade_str = st.selectbox("대상 학년", grade_options, index=2) # 기본값 3학년
-    grade = grade_str.replace("학년", "") # '3학년' -> '3'
-
-    # 문단 수 설정
-    num_paragraphs = st.number_input("문단 수 (권장 3~5)", min_value=2, max_value=10, value=3)
+    st.header("옵션 설정")
+    grade = st.selectbox("학년", [f"초등학교 {i}학년" for i in range(1, 7)]) # 드롭다운 수정
+    num_paragraphs = st.number_input("문단 수", min_value=1, value=3)
+    sentences_per_paragraph = st.number_input("문단 당 문장 수", min_value=1, value=3) # 드롭다운 수정
+    structure = st.selectbox("설명문 구조", ["정의와 예시", "비교와 대조", "분류", "분석", "인과", "순서"], index=0)
+    topic = st.text_area("✏️ 주제 및 내용을 입력하세요 ", height=200)
 
-    # 문단 당 문장 수 설정
-    sentences_per_paragraph = st.number_input("문단 당 문장 수 (권장 3~5)", min_value=2, max_value=10, value=4)
+generate_button = st.button("읽기 자료 생성")
 
-    # 설명문 구조 선택
-    structure = st.selectbox(
-        "설명 방식",
-        ["정의와 예시", "비교와 대조", "분류와 구분", "분석 (구성 요소)", "인과 (원인과 결과)", "서사 (시간 순서 또는 과정)"],
-        index=0 # 기본값 '정의와 예시'
-    )
+# 출력 영역을 함수 외부에 정의
+output_area = st.empty()
 
-    # 주제 입력
-    topic = st.text_area(
-        "✏️ 글의 주제를 입력하세요",
-        height=150,
-        placeholder="예) 지구 온난화, 스마트폰의 장단점, 우리나라의 사계절, 재활용의 중요성, 좋아하는 동물 설명하기, 독도의 중요성"
-    )
 
-    add_vertical_space(2)
-    st.caption("ℹ️ 주제가 명확하고 구체적일수록 좋은 결과가 나옵니다.")
-    st.caption(f"현재 사용 모델: {model_name}") # 사용 중인 모델 표시
-
-
-# 메인 화면: 생성 버튼 및 출력 영역
-st.subheader("✨ 읽기 자료 생성 결과")
-add_vertical_space(1)
-
-# 생성 버튼
-generate_button = st.button("🚀 읽기 자료 생성하기", type="primary", use_container_width=True)
-
-# 생성 버튼 클릭 시 로직 실행
 if generate_button:
-    if not topic:
-        st.warning("⚠️ 주제를 입력해주세요!")
-    # API 키 존재 여부는 시작 시점에 이미 확인 및 처리되었으므로 여기서 다시 확인할 필요 없음
-    else:
-        # 주제 입력 확인 후 진행
-        with st.spinner("AI가 열심히 글을 쓰고 문제를 만들고 있어요... 잠시만 기다려주세요! 🤔✍️"):
-            # 함수 호출 (출력은 함수 내부에서 스트리밍으로 처리됨)
-            generated_content = generate_text_and_questions(
-                grade, # 숫자 학년 전달
-                num_paragraphs,
-                sentences_per_paragraph,
-                structure,
-                topic
-            )
-            # 생성 완료 후 별도 메시지는 함수 내에서 처리 (복사 버튼 표시 등)
-            # 또는 스피너 완료 자체가 성공 표시가 됨
-            # 주석 처리된 부분의 pass 삭제: IndentationError 수정
-            # if generated_content:
-            #     st.success("읽기 자료 생성이 완료되었습니다!") # 성공 메시지 필요 시 주석 해제
-            # elif not generated_content: # 생성된 내용이 없는 경우 (오류 또는 차단)
-                 # 오류 메시지는 함수 내부에서 이미 표시됨
-                 # st.error("읽기 자료 생성에 실패했습니다.")
-                 # pass # <- 이 줄이 IndentationError의 원인. 삭제됨.
-                 pass # 이 pass는 else 블록에 속하며, 현재는 아무 작업도 하지 않음을 나타냄 (필요시 로직 추가 가능)
-
-# 만약 스트리밍 출력을 함수 밖에서 제어하고 싶다면,
-# output_area = st.empty() 를 여기 두고, 함수는 text chunk 만 반환하게 수정 필요
-# 하지만 현재 구조(함수 내에서 스트리밍 처리 및 버튼 표시)가 더 간결함.
+    generate_text(grade, num_paragraphs, sentences_per_paragraph, structure, topic)