Update app.py

app.py

@@ -1,18 +1,32 @@
 import gradio as gr
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, pipeline
+
+# 모델과 토크나이저 불러오기
+model_name = "nlpai-lab/kobert-base-v1"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
+
+# 질문응답 파이프라인 생성
+qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+# 임시 예시 문맥 (나중에 입시 정보로 교체 가능)
+context = """
+한국장학재단은 국가장학금과 학자금대출 등을 관리하는 기관입니다.
+수능은 매년 11월 셋째 주 목요일에 시행됩니다.
+정시모집은 수능 성적 위주로 선발하며, 수시모집은 학생부나 면접 등 다양한 전형을 포함합니다.
+"""
 
 def answer(question):
-    if "수능" in question:
-        return "수능은 매년 11월 셋째 주 목요일에 시행돼요."
-    elif "한국장학재단" in question:
-        return "한국장학재단은 국가장학금과 학자금대출을 운영하는 기관이에요."
-    elif "지원" in question:
-        return "지원은 대학 입시에서 특정 학과나 학교에 원서를 내는 걸 말해요."
-    else:
-        return "그 질문은 아직 몰라요. 다른 질문을 해주세요!"
+    try:
+        result = qa_pipeline(question=question, context=context)
+        return result["answer"]
+    except:
+        return "죄송합니다. 그 질문에 대한 답을 찾지 못했어요."
 
-gr.Interface(fn=answer, 
-             inputs="text", 
-             outputs="text", 
-             title="입시 도우미 AI",
-             description="입시 관련 기본 정보를 알려주는 간단한 AI입니다."
+gr.Interface(
+    fn=answer,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    title="입시 도우미 AI (KoBERT)",
+    description="한국어 KoBERT 모델을 사용한 입시 정보 Q&A AI입니다."
 ).launch()