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-import gradio as gr
-import google.generativeai as genai
 import os
 import time
 
-# Google Gemini API 키 설정
+import google.generativeai as genai
+import gradio as gr
+
+# Google Gemini API 설정
 genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
 
-# 모델 설정
 generation_config = {
     "temperature": 1,
-    "top_p": 0.8,
+    "top_p": 0.95,
     "top_k": 64,
-    "max_output_tokens": 15000,
+    "max_output_tokens": 8192,
     "response_mime_type": "text/plain",
 }
 
 model = genai.GenerativeModel(
-    model_name="gemini-1.5-pro-exp-0827",
+    model_name="gemini-1.5-pro",
     generation_config=generation_config,
 )
 
-# 시스템 프롬프트
-SYSTEM_PROMPT = """
-당신은 창의적인 발명가이자 마이크로비트 전문가입니다. Python 코딩 전문가입니다.
-사용자가 선택한 마이크로비트 센서 조합을 기반으로, 
-흥미롭고 실용적인 발명품 아이디어를 3가지 이상 제안해주세요. 
-최대한 다양한 분야의 사례를 제공해야 하며(가능하면 식물과 관련된 것은 피해), 특이하고 창의적인 아이디어를 우선적으로 제시해야 합니다.
-입력할 때마다 다른 발명품을 출력해야 합니다.
-
-**응답 형식:**
-
-1. **발명품 아이디어:** (간략한 설명)
-2. **활용 센서:** (선택된 센서 목록)
-3. **상세 설명:** (아이디어에 대한 자세한 설명, 작동 방식, 활용 예시 포함)
-4. **추가 정보:** (프로그래밍 팁, 관련 튜토리얼 링크 등)
+# 프롬프트 생성 함수
+def generate_prompt(food, atmosphere):
+  return f"""주류 전문가, 주류 페어링 전문가가 되어 다음 질문에 답변해줘. 
+## 안주 정보와 분위기에 맞는 술을 5가지 이상 추천해줘. 최대 8개까지만 추천하고, 표 형식을 활용해서 보기 좋게 정리해줘.
+### 입력:
+* 안주 정보: {food}
+* 분위기 및 상황: {atmosphere}
+### 출력:
+0. 안주 정보와 분위기 분석
+    * 안주의 맛, 향, 식감 등 특징
+    * 분위기 분석 (어떤 분위기에 어울리는지)
+1. 추천 주류 목록 (안주 특성, 분위기 및 상황과 주류 특징을 연결지어줘)
+| 주류 카테고리 | 추천 주류 | 페어링 이유 |
+|---|---|---|
+| 예시 | 예시 | 예시 |
+2. 주류 정보 (목록 중 추천하는 주류 1~2개만 골라서 소개)
+    * 기본 정보 (종류, 도수, 원산지 등)
+    * 간단한 맛이나 향 설명
 """
 
+# 술 추천 함수 (실시간 텍스트 출력)
+def recommend_drinks(food, atmosphere):
+  prompt = generate_prompt(food, atmosphere)
 
-def generate_invention_idea(selected_sensors):
-    """
-    선택된 센서 조합을 기반으로 발명품 아이디어를 생성합니다.
-    """
-    sensor_list = ", ".join(selected_sensors)
-
-    prompt = [
-        SYSTEM_PROMPT,
-        f"**선택된 센서:** {sensor_list}",
-    ]
-
-    response = model.generate_content(prompt, stream=True)
-    collected_text = ""
-    for token in response:
-        chunk = token.text
-        collected_text += chunk
-        yield collected_text
-        time.sleep(0.03)
-
+  # 초기 빈 텍스트 설정
+  full_text = ""
+  yield full_text
 
-# 센서 목록 (체크박스 옵션)
-sensor_options = [
-    "가속도 센서", "자기장 센서", "광 센서", "온도 센서", "터치 센서", "버튼",
-    "초음파 센서", "토양 수분 센서", "조도 센서", "소리 센서", "온습도 센서",
-    "가스 센서", "적외선 센서", "컬러 센서", "GPS 모듈", "RFID 모듈"
-]
+  try:
+      # 스트림 모드 활성화
+      response = model.generate_content([prompt], stream=True)
+      for chunk in response.response:
+          full_text += chunk.text
+          yield full_text
+          time.sleep(0.05)  # 약간의 지연 추가
+  except Exception as e:
+      yield f"에러 발생: {str(e)}"
 
-# Gradio 인터페이스 설정
+# Gradio 인터페이스 정의
 iface = gr.Interface(
-    fn=generate_invention_idea,
-    inputs=gr.CheckboxGroup(choices=sensor_options, label="마이크로비트 센서 선택"),
-    outputs=gr.Textbox(lines=15, label="발명품 아이디어"),
-    title="마이크로비트 발명품 아이디어 생성기",
-    description="원하는 센서를 선택하면, 마이크로비트를 활용한 발명품 아이디어를 제안해줍니다.",
+  fn=recommend_drinks,
+  inputs=[
+      gr.Textbox(label="안주 정보"),
+      gr.Textbox(label="분위기 및 상황"),
+  ],
+  outputs=gr.Textbox(label="추천 결과", lines=20),  # 출력 텍스트 박스 크기 조정
+  title="AI 술 추천",
+  description="안주 정보와 분위기 및 상황을 입력하면 어울리는 술을 추천해줍니다.",
 )
 
 # 인터페이스 실행