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app.py

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+# 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
+import google.generativeai as genai
+import os
 
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
+# --- Hugging Face Spaces의 Secrets 또는 로컬 환경변수에서 API 키를 가져옵니다. ---
+# 이 앱을 Spaces에 배포할 때는 'Settings' -> 'Repository secrets'에
+# 'GEMINI_API_KEY'라는 이름으로 키를 저장해야 합니다.
+GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
 
+# --- UI 및 챗봇 설명 ---
+# Gradio Blocks를 사용하여 좀 더 유연한 UI를 구성합니다.
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # ♊️ Gemini API 챗봇 (Secrets 사용)
+        Google Gemini API를 사용하는 챗봇입니다. 
+        Hugging Face Spaces의 'Settings' 탭에 있는 'Repository secrets'에 `GEMINI_API_KEY`가 설정되어 있어야 합니다.
+        [API 키 발급받기](https://aistudio.google.com/app/apikey)
+        """
+    )
+    
+    # API 키가 설정되었는지 확인하고 안내 메시지를 표시합니다.
+    if not GEMINI_API_KEY:
+        gr.Warning("⚠️ Gemini API 키가 설정되지 않았습니다. Hugging Face Spaces의 'Repository secrets'에 GEMINI_API_KEY를 추가해주세요.")
 
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
+    # Gradio 챗봇 UI 컴포넌트
+    chatbot = gr.Chatbot(label="Gemini 챗봇", height=600)
 
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
+    with gr.Row():
+        # 사용자 메시지 입력란
+        msg = gr.Textbox(
+            label="메시지 입력",
+            placeholder="무엇이든 물어보세요...",
+            container=False,
+            scale=7,
+        )
+        # 전송 버튼
+        submit_button = gr.Button("전송", variant="primary", scale=1)
 
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
+    with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
+        # LLM의 역할을 정의하는 시스템 메시지
+        system_message = gr.Textbox(
+            value="You are a helpful and friendly chatbot.", label="시스템 메시지"
+        )
+        # 모델의 창의성을 조절하는 슬라이더
+        temperature = gr.Slider(
+            minimum=0.0, maximum=1.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"
+        )
+        # 생성할 최대 토큰 수를 조절하는 슬라이더
+        max_tokens = gr.Slider(
+            minimum=1, maximum=4096, value=1024, step=1, label="Max new tokens"
+        )
 
-    response = ""
+    # --- Gemini API 호출 함수 ---
+    def respond(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
+        # 환경변수에서 가져온 API 키가 없으면 안내 메시지를 띄웁니다.
+        if not GEMINI_API_KEY:
+            yield "Google API 키가 설정되지 않았습니다. 관리자에게 문의하세요."
+            return
 
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
+        try:
+            # API 키를 설정합니다.
+            genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
+        except Exception as e:
+            yield f"API 키 설정에 오류가 발생했습니다: {e}"
+            return
+        
+        # 사용할 모델과 시스템 프롬프트를 설정합니다.
+        model = genai.GenerativeModel(
+            model_name='gemini-2.0-flash', # 최신 Flash 모델 사용
+            system_instruction=system_prompt
+        )
 
-        response += token
-        yield response
+        # Gradio의 대화 기록을 Gemini API가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다.
+        gemini_history = []
+        for user_msg, model_msg in chat_history:
+            if user_msg:
+                gemini_history.append({"role": "user", "parts": [user_msg]})
+            if model_msg:
+                gemini_history.append({"role": "model", "parts": [model_msg]})
+            
+        # 이전 대화 기록을 바탕으로 채팅 세션을 시작합니다.
+        chat = model.start_chat(history=gemini_history)
 
+        # 모델 생성 관련 설정을 구성합니다.
+        generation_config = genai.types.GenerationConfig(
+            temperature=temp,
+            max_output_tokens=int(max_output_tokens),
+        )
 
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
+        try:
+            # 스트리밍 방식으로 메시지를 보내고 응답을 받습니다.
+            response = chat.send_message(
+                message, 
+                stream=True, 
+                generation_config=generation_config
+            )
 
+            # 스트리밍 응답을 실시간으로 UI에 표시합니다.
+            full_response = ""
+            for chunk in response:
+                if hasattr(chunk, 'text'):
+                    full_response += chunk.text
+                    yield full_response
 
+        except Exception as e:
+            # API 호출 중 에러가 발생하면 UI에 표시합니다.
+            yield f"응답 생성 중 오류가 발생했습니다: {e}"
+
+    # --- Gradio 이벤트 리스너 ---
+    # 사용자가 메시지를 입력하고 '전송' 버튼을 누르거나 엔터를 쳤을 때 실행될 로직
+    def on_submit(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
+        # 대화 기록에 사용자 메시지를 추가합니다.
+        chat_history.append((message, None))
+        # 스트리밍 응답을 위해 빈 문자열로 응답을 시작합니다.
+        bot_response_stream = respond(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens)
+        
+        # 스트리밍 응답을 UI에 업데이트합니다.
+        for partial_response in bot_response_stream:
+            chat_history[-1] = (message, partial_response)
+            yield "", chat_history
+    
+    # 메시지 전송(버튼 클릭 또는 엔터) 시 on_submit 함수를 호출합니다.
+    # UI에서 API 키 입력란이 제거되었으므로, 입력(inputs) 리스트에서도 제외합니다.
+    msg.submit(
+        on_submit, 
+        [msg, chatbot, system_message, temperature, max_tokens], 
+        [msg, chatbot]
+    )
+    submit_button.click(
+        on_submit, 
+        [msg, chatbot, system_message, temperature, max_tokens], 
+        [msg, chatbot]
+    )
+
+# 스크립트가 직접 실행될 때 Gradio 앱을 실행합니다.
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch(debug=True)