import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
from PyPDF2 import PdfReader
import os

# PDF 텍스트 미리 읽어오기
def extract_pdf_text(pdf_paths):
    full_text = ""
    for path in pdf_paths:
        reader = PdfReader(path)
        for page in reader.pages:
            text = page.extract_text()
            if text:
                full_text += text + "\n"
    return full_text.strip()

# 미리 지정된 PDF 문서들
pdf_context = extract_pdf_text([
    "assets/Programming-Fundamentals-1570222270.pdf",
    "assets/1분파이썬_강의자료_전체.pdf"
])

# Hugging Face Inference Client 설정 (starcoderbase 사용)
client = InferenceClient(
    model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1",
    token=os.getenv("HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN")  # 반드시 등록 필요
)

def respond(message, history, system_message, max_tokens, temperature, top_p):
    # 대화 히스토리를 텍스트로 연결
    history_text = "\n".join(
        [f"Q: {user}\nA: {assistant}" for user, assistant in history if user and assistant]
    )

    # StarCoder는 messages 구조를 지원하지 않으므로 prompt 기반
    prompt = f"{system_message}\n\n문서 요약:\n{pdf_context}\n\n{history_text}\n\nQ: {message}\nA:"

    result = client.text_generation(
        prompt=prompt,
        max_new_tokens=max_tokens,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p
    )
    return result.strip()

# Gradio 인터페이스 구성
demo = gr.ChatInterface(
    fn=respond,
    additional_inputs=[
        gr.Textbox(value="당신은 프로그래밍 문서를 이해하고 코드 예제로 설명하는 친절한 조교입니다.", 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"),
    ],
    title="💻 파이썬 API 기반 코딩 도우미",
    description="파이썬 강의자료 기반으로 코드 질문에 답변하는 StarCoder 챗봇입니다."
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()