app.py

# 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
import gradio as gr
import google.generativeai as genai
import os
import logging

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 시작 시 환경변수 확인
GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
if GEMINI_API_KEY:
    logger.info("API 키가 환경변수에서 감지되었습니다.")
    logger.info(f"API 키 미리보기: {GEMINI_API_KEY[:8]}...")
else:
    logger.warning("GEMINI_API_KEY가 환경변수에서 감지되지 않았습니다.")

# --- 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
        Google Gemini API를 사용하는 챗봇입니다. 
        
        **중요**: Hugging Face Spaces의 **Settings → Repository secrets**에 `GEMINI_API_KEY`가 설정되어 있어야 합니다.
        
        [API 키 발급받기](https://aistudio.google.com/app/apikey)
        """
    )
    
    # 환경변수 상태 표시
    with gr.Row():
        env_status = gr.Textbox(
            label="환경변수 상태",
            value=f"GEMINI_API_KEY: {'✅ 설정됨' if GEMINI_API_KEY else '❌ 설정되지 않음'}",
            interactive=False
        )
    
    # Gradio 챗봇 UI 컴포넌트 - type 파라미터 추가
    chatbot = gr.Chatbot(
        label="Gemini 챗봇", 
        height=600,
        type="messages"  # 이 파라미터를 추가하여 경고 해결
    )

    with gr.Row():
        # 사용자 메시지 입력란
        msg = gr.Textbox(
            label="메시지 입력",
            placeholder="무엇이든 물어보세요...",
            scale=7,
            lines=1
        )
        # 전송 버튼
        submit_button = gr.Button("전송", variant="primary", scale=1)

    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",
            lines=2
        )
        # 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"
        )

    # 환경변수 새로고침 버튼
    refresh_button = gr.Button("🔄 환경변수 새로고침", size="sm")
    
    def refresh_env_status():
        """환경변수 상태를 새로고침합니다."""
        global GEMINI_API_KEY
        GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
        status = f"GEMINI_API_KEY: {'✅ 설정됨' if GEMINI_API_KEY else '❌ 설정되지 않음'}"
        if GEMINI_API_KEY:
            status += f" (미리보기: {GEMINI_API_KEY[:8]}...)"
        return status
    
    refresh_button.click(refresh_env_status, outputs=[env_status])

    # --- Gemini API 호출 함수 ---
    def respond(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
        # 함수가 호출될 때마다 환경변수에서 API 키를 다시 확인
        api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
        
        # 디버깅을 위한 추가 정보
        logger.info(f"API 키 확인: {'있음' if api_key else '없음'}")
        
        # 환경변수에서 가져온 API 키가 없으면 안내 메시지를 띄웁니다.
        if not api_key:
            error_msg = """⚠️ **오류**: `GEMINI_API_KEY`가 설정되지 않았습니다.

**해결 방법**:
1. Hugging Face Spaces의 **Settings** 탭으로 이동
2. **Repository secrets** 섹션 찾기
3. **New secret** 버튼 클릭
4. Name: `GEMINI_API_KEY`, Value: 실제 API 키 입력
5. **Save** 클릭
6. Space를 **재시작** (Settings → Factory reboot)

**참고**: Private space가 아닌 경우에도 secrets는 안전하게 보호됩니다."""
            yield error_msg
            return

        try:
            # API 키를 설정합니다.
            genai.configure(api_key=api_key)
            logger.info("API 키 설정 성공")
        except Exception as e:
            yield f"API 키 설정에 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
            return
        
        # 사용할 모델과 시스템 프롬프트를 설정합니다.
        try:
            # 사용 가능한 모델로 변경
            model = genai.GenerativeModel(
                model_name='gemini-2.0-flash',  # 안정적인 모델 사용
                system_instruction=system_prompt
            )
        except Exception as e:
            yield f"모델 초기화 오류: {str(e)}\n사용 가능한 모델: gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro"
            return

        # Gradio의 대화 기록을 Gemini API가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다.
        gemini_history = []
        
        # type="messages" 형식에 맞게 처리
        if isinstance(chat_history, list) and len(chat_history) > 0:
            # 새로운 메시지 형식 처리
            if isinstance(chat_history[0], dict):
                for msg in chat_history:
                    if msg.get("role") == "user":
                        gemini_history.append({"role": "user", "parts": [msg.get("content", "")]})
                    elif msg.get("role") == "assistant":
                        gemini_history.append({"role": "model", "parts": [msg.get("content", "")]})
            # 이전 튜플 형식도 지원
            else:
                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),
        )

        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.
            error_detail = str(e)
            if "API_KEY_INVALID" in error_detail:
                yield "❌ API 키가 유효하지 않습니다. 올바른 API 키인지 확인해주세요."
            elif "QUOTA_EXCEEDED" in error_detail:
                yield "❌ API 사용량 한도를 초과했습니다."
            else:
                yield f"응답 생성 중 오류가 발생했습니다: {error_detail}"

    # --- Gradio 이벤트 리스너 ---
    def on_submit(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
        if not message.strip():
            return "", chat_history
        
        # 새로운 메시지 형식 사용
        chat_history = chat_history or []
        
        # 사용자 메시지 추가
        chat_history.append({"role": "user", "content": message})
        
        # 봇 응답 스트리밍
        bot_response_stream = respond(message, chat_history[:-1], system_prompt, temp, max_output_tokens)
        
        for partial_response in bot_response_stream:
            # 마지막 메시지가 사용자 메시지인 경우에만 봇 응답 추가
            if chat_history and chat_history[-1]["role"] == "user":
                chat_history.append({"role": "assistant", "content": partial_response})
            else:
                # 봇 응답 업데이트
                chat_history[-1]["content"] = partial_response
            yield "", chat_history
    
    # 이벤트 핸들러 연결
    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]
    )

# 메인 실행 부분
if __name__ == "__main__":
    # 디버깅 모드로 실행
    demo.launch(debug=True)