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+import os
+import pandas as pd
+import gradio as gr
+from datetime import datetime
+from dotenv import load_dotenv
+
+# 환경 변수 로드
+load_dotenv()
+
+# OpenAI API 키 설정 (현재는 사용하지 않지만 필요 시 유지)
+openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+# 엑셀 데이터 읽기 함수
+def read_excel_data(file):
+    df = pd.read_excel(file, usecols="A, B, C, D, E", skiprows=1,
+                       names=["ID", "Review Date", "Option", "Review", "ReviewScore"], engine='openpyxl')
+    df['Review Date'] = pd.to_datetime(df['Review Date']).dt.tz_localize(None).dt.date
+    df['Year'] = df['Review Date'].astype(str).str.slice(0, 4)
+    df['Option1'] = df['Option'].astype(str).str.split(" / ").str[0]  # 1차 옵션 추출
+    df['Review Length'] = df['Review'].str.len()  # 리뷰 길이 계산
+    return df
+
+# 긍정적인 리뷰를 반환하는 함수
+def get_positive_reviews(df):
+    # 리뷰 점수가 4 이상인 긍정 리뷰 필터링
+    positive_reviews = df[df['ReviewScore'] >= 4].sort_values(by='Review Length', ascending=False)
+    positive_reviews = positive_reviews.head(20)  # 상위 20개 리뷰 선택
+
+    positive_reviews.reset_index(drop=True, inplace=True)
+    positive_reviews.index += 1
+    positive_reviews['순번'] = positive_reviews.index
+
+    # 리뷰 형식 지정
+    positive_output = "\n\n".join(positive_reviews.apply(
+        lambda x: f"{x['순번']}. **{x['Review Date']} / {x['ID']} / {x['Option']}**\n\n{x['Review']}", axis=1))
+    return positive_output
+
+# 부정적인 리뷰를 반환하는 함수
+def get_negative_reviews(df):
+    # 리뷰 점수가 2 이하인 부정 리뷰 필터링
+    negative_reviews = df[df['ReviewScore'] <= 2].sort_values(by='Review Length', ascending=False)
+    negative_reviews = negative_reviews.head(30)  # 상위 30개 리뷰 선택
+
+    negative_reviews.reset_index(drop=True, inplace=True)
+    negative_reviews.index += 1
+    negative_reviews['순번'] = negative_reviews.index
+
+    # 리뷰 형식 지정
+    negative_output = "\n\n".join(negative_reviews.apply(
+        lambda x: f"{x['순번']}. **{x['Review Date']} / {x['ID']} / {x['Option']}**\n\n{x['Review']}", axis=1))
+    return negative_output
+
+# 리뷰 데이터를 처리하여 긍정 및 부정 리뷰를 추출하는 함수
+def process_reviews(file):
+    df = read_excel_data(file)
+    positive_reviews = get_positive_reviews(df)
+    negative_reviews = get_negative_reviews(df)
+    return positive_reviews, negative_reviews
+
+# Gradio 인터페이스 구성
+def create_interface():
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("### 리뷰 데이터 업로드")
+        file_input = gr.File(label="엑셀 파일 업로드", file_types=[".xlsx"])
+        analyze_button = gr.Button("리뷰 추출하기")
+        
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 긍정적인 주요 리뷰 (최대 20개)")
+            positive_reviews_output = gr.Textbox(label="긍정적인 주요 리뷰", interactive=False, lines=20)
+            
+            gr.Markdown("### 부정적인 주요 리뷰 (최대 30개)")
+            negative_reviews_output = gr.Textbox(label="부정적인 주요 리뷰", interactive=False, lines=30)
+        
+        analyze_button.click(
+            fn=process_reviews,
+            inputs=[file_input],
+            outputs=[positive_reviews_output, negative_reviews_output]
+        )
+    
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    interface = create_interface()
+    interface.launch()