Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,20 @@
 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.")
+    # 키의 일부만 표시 (보안을 위해)
+    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.
@@ -10,11 +24,23 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
         """
         # ♊️ 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.
+        
+        **중요**: Hugging Face Spaces의 **Settings → Repository secrets**에 `GEMINI_API_KEY`가 설정되어 있어야 합니다.
+        
         [API 키 발급받기](https://aistudio.google.com/app/apikey)
+        
+        **디버깅 정보**:
         """
     )
     
+    # 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
     chatbot = gr.Chatbot(label="Gemini 챗봇", height=600)
 
@@ -42,31 +68,61 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
             minimum=1, maximum=4096, value=1024, step=1, label="Max new tokens"
         )
 
-    # --- Gemini API 호출 함수 ---
-    def respond(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens):
-        # 함수가 호출될 때마다 환경변수에서 API 키를 직접 가져옵니다.
-        # 이렇게 하면 앱 시작 시점에 키를 못 불러오는 문제를 해결할 수 있습니다.
+    # 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 GEMINI_API_KEY:
-            # UI에 직접 경고를 표시하기 위해 gr.Warning을 사용할 수 있지만,
-            # 여기서는 채팅 응답으로 처리합니다.
-            yield "⚠️ **오류**: `GEMINI_API_KEY`가 설정되지 않았습니다.\n\nHugging Face Spaces의 **Settings > Repository secrets**에 API 키를 추가했는지 확인해주세요."
+        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=GEMINI_API_KEY)
+            genai.configure(api_key=api_key)
+            logger.info("API 키 설정 성공")
         except Exception as e:
-            yield f"API 키 설정에 오류가 발생했습니다: {e}"
+            yield f"API 키 설정에 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
             return
         
         # 사용할 모델과 시스템 프롬프트를 설정합니다.
-        model = genai.GenerativeModel(
-            model_name='gemini-2.0-flash', # 최신 Flash 모델 사용
-            system_instruction=system_prompt
-        )
+        try:
+            model = genai.GenerativeModel(
+                model_name='gemini-2.0-flash-exp',  # 또는 'gemini-1.5-flash'
+                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 = []
@@ -102,10 +158,19 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
 
         except Exception as e:
             # API 호출 중 에러가 발생하면 UI에 표시합니다.
-            yield f"응답 생성 중 오류가 발생했습니다: {e}"
+            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
+            
         chat_history.append((message, None))
         bot_response_stream = respond(message, chat_history, system_prompt, temp, max_output_tokens)
         
@@ -125,4 +190,5 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
     )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(debug=True)
+    # 디버깅 모드로 실행
+    demo.launch(debug=True)