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-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, pipeline
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, pipeline
 import gradio as gr
 
-model_name = "kykim/bert-kor-base"
+model_name = "nlpai-lab/kobert-base-v1"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
-fill_mask = pipeline("fill-mask", model=model, tokenizer=tokenizer)
+model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
 
-def answer(text):
-    masked = text.replace("___", fill_mask.tokenizer.mask_token)
-    result = fill_mask(masked)
-    return result[0]["sequence"]
+qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+context = """
+수능은 매년 11월 셋째 주 목요일에 시행됩니다.
+한국장학재단은 대학생에게 국가장학금과 학자금대출을 제공합니다.
+정시모집은 수능 성적 위주로, 수시모집은 학생부나 면접으로 선발합니다.
+"""
+
+def answer(question):
+    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
+    return result["answer"]
 
 gr.Interface(fn=answer,
              inputs="text",
              outputs="text",
-             title="입시 AI (BERT 경량 버전)",
-             description="문장 완성 기반 입시 정보 챗봇").launch()
+             title="입시 도우미 AI",
+             description="입시 관련 질문을 해보세요. 예: '수능은 언제야?'").launch()