Update app.py

app.py

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 # 패키지 불러오기
 import re
-import requests
 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
 
-
-url = "http://llm.theimc.co.kr:8003/item_post"
-headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
-
-
-
 # 글로벌 변수 선언
-## 모델 불러오기(https://huggingface.co/gangyeolkim/kobart-korean-summarizer-v2) 는 테스트용 모델 입니다.
-pipe = pipeline("summarization", model="gangyeolkim/kobart-korean-summarizer-v2")
+## 본 코드에서 사용된 신문기사 요약용 모델(https://huggingface.co/gangyeolkim/kobart-korean-summarizer-v2)은 테스트용 입니다.
+pipe = pipeline("{purpose}", model="{model/path}")
 
 ## assitant 아바타 이미지 경로
-assistant_icon_path = "https://huggingface.co/spaces/randmimc/aitom/resolve/main/chat_icon/assistant.ico"
+assistant_icon_path = "icon/to/path"
 
 ## 세션 상태에서 approval_state 및 messages 초기화
-##  ※ 세션(session) : 
-##          사용자의 인터랙션을 관리하는 기능입니다. 
-##          Streamlit은 기본적으로 사용자가 앱과 상호작용할 때마다 전체 코드가 다시 실행되는 구조인데, 
-##          세션 상태(Session State)를 활용하면 데이터를 유지하면서도 효율적인 앱을 만들 수 있습니다.
 if "approval_state" not in st.session_state:
     st.session_state.approval_state = "require"
 if "messages" not in st.session_state:
     st.session_state.messages = []
 
-# CSS 작성 
-## st.markdown는 텍스트를 마크다운 형식으로 랜더링 하는 함수이지만, unsafe_allow_html=True 옵션을 사용하면 HTML/CSS를 직접 적용할 수 있습니다.
-## 스트림릿에서 디폴트로 적용하는 디자인이 맘에 들지 않는다면 CSS를 작성하여 변경할 수 있습니다.
 st.markdown("""
     <style>
     .chat-container { /* 채팅 메시지를 감싸는 컨테이너를 설명합니다. */
@@ -70,8 +56,6 @@ st.markdown("""
     </style>
 """, unsafe_allow_html=True)
 
-# 메세지 wrapper
-# html 테그를 이용하여 챗팅 매세지마다 css 스타일을 적용하기 위해 작성된 함수입니다.
 def user_message_style(question):
     return f"""<div class="chat-container user-container">
         <div class="chat-bubble user-bubble">{question}</div>
@@ -83,58 +67,38 @@ def assistant_message_style(assistant_icon_path, answer):
         <div class="chat-bubble assistant-bubble">{answer}</div>
     </div>"""
 
-# BACK
-## 과거 채팅 내용 출력
-## 스트림릿의 st.chat_input() 메서드는 사용자가 입력을 주면 세션내용을 기억하면서 코드를 다시 실행하는 특성이 있습니다. 
-## 따라서 세션에 저장된 과거 대화 내용을 화면에 출력하기 위해서 새로 실행된 코드에 과거 내용을 미리 뿌려둘 수 잇게 아래와 같은 코드를 작성해 두어야 합니다. 
 for message in st.session_state.messages:
     if message["role"] == "user":
         st.markdown(user_message_style(message["content"]), unsafe_allow_html=True)
     else:
         st.markdown(assistant_message_style(assistant_icon_path, message["content"]), unsafe_allow_html=True)
 
-# 인증 메세지
-## 본 코드는 다른 챗봇과 달리 인증을 위해 챗봇이 먼저 사용자에게 말을 거는 주고를 가집니다.
-## 세션이 아무 메세지도 가지고 있지 않다면 인증을 위한 말을 먼저 걸게 구성합니다.
-
-## 인증 메세지
 if not st.session_state.messages:
-    greeting = "더아이엠씨에 aitom은 현재 공사중에 있습니다.\n간단한 신문기사를 입력하시면 요약을 제공합니다.\n계속 사용하려면 \"yes\"를 입력해주세요."
+    greeting = "{인사말말}"
     st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": greeting})
     st.markdown(assistant_message_style(assistant_icon_path, greeting), unsafe_allow_html=True)
 
-## 인증 및 응답 생성
-## prompt :=`는 "월러스 연산자" (:=, walrus operator)로, 입력값이 있으면 이를 prompt 변수에 할당하면서 동시에 조건문을 실행하는 기능을 합니다. 
 if prompt := st.chat_input():
     # 사용자 질문 세션에 저장
     st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+    
     # 사용자 질문 화면에 표시
     st.markdown(user_message_style(prompt), unsafe_allow_html=True)
-
+    
     # 인증 
     if st.session_state.approval_state == "require":
-        if prompt.lower() == "yes":
+        if prompt.lower() == {인증 코드}:
             st.session_state.approval_state = "approved"
-            response = "이제 요약 모델을 사용할 수 있습니다. 신문기사를 입력해주세요."
+            response = "{인증 완료 메세지}"
         else:
-            response = "승인되지 않았습니다. 계속하려면 \"yes\"를 입력해주세요."
+            response = "{인증 실패 메세지}"
     # 응답 생성
     else:
-        data = {
-            "name": "string",
-            "description": prompt,
-            "price": 0
-        }
-
-        response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
-        response = response.text
-        print(response)
-
-        # result = re.sub(r'\s+', ' ', prompt)
-        # summarized = pipe(result)
-        # response = summarized[0]["summary_text"]
+        result = re.sub(r'\s+', ' ', prompt)
+        summarized = pipe(result)
+        response = summarized[0]["summary_text"]
+    
     # 어시스턴스의 메세지를 세션에 저장
     st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
     # 어시스턴스의 메세지를 화면에 표시
     st.markdown(assistant_message_style(assistant_icon_path, response), unsafe_allow_html=True)
-