Update app.py

app.py

@@ -1,39 +1,25 @@
 import streamlit as st
-import pandas as pd
 import openai
 import os
-import instructions
+import json
 
-# OpenAI API 설정
+# OpenAI API setup
 openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
 st.set_page_config(layout="wide")
 
-# 파일 업로드 및 데이터 처리 함수
-def upload_and_process_file():
-    uploaded_file = st.file_uploader("이전 생활기록부 파일 업로드", type=['csv', 'json'])
-    if uploaded_file is not None:
-        if uploaded_file.type == 'text/csv':
-            data = pd.read_csv(uploaded_file)
-        elif uploaded_file.type == 'application/json':
-            data = pd.read_json(uploaded_file)
-        return data
-    return None
-
-# 생활기록부 문구 생성 함수
-def generate_living_record(data, selected_instruction, subjects=None, major=None):
-    if selected_instruction == "중·고등학교":
-        # 교과목과 희망전공 정보를 데이터 시작 부분에 추가
+def generate_living_record(data, school_level, subjects=None, major=None):
+    if school_level == "중·고등학교":
         data_str = f"교과목: {', '.join(subjects) if subjects else ''}\n"
         data_str += f"희망전공: {major if major else ''}\n\n"
-        data_str += str(data)
+        data_str += data
+        instruction_text = highschool_instruction
     else:
-        data_str = str(data)
-    
-    instruction_text = instructions.highschool_instruction if selected_instruction == "중·고등학교" else instructions.instruction
+        data_str = data
+        instruction_text = instruction
     
     response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-4o-mini",
+        model="gpt-4-mini",
         messages=[
             {"role": "system", "content": instruction_text},
             {"role": "user", "content": data_str}
@@ -46,15 +32,15 @@ def generate_living_record(data, selected_instruction, subjects=None, major=None
     )
     return response.choices[0].message.content
 
-# Streamlit 앱 구성
+# Streamlit app
 st.title("생활기록부 생성 서비스")
-st.write("기록 자료가 담긴 CSV파일 업로드, 직접 기록을 입력, 키워드를 선택하여 생활기록부 작성에 필요한 관찰 결과를 제공할 수 있습니다.")
+st.write("직접 기록을 입력하거나 키워드를 선택하여 생활기록부 작성에 필요한 관찰 결과를 제공할 수 있습니다.")
 st.write("GPT는 실수 할 수 있습니다. 원하는 결과가 나오지 않는다면 생성 버튼을 다시 눌러보세요.")
 
-# 학교급 선택 라디오 버튼
+# School level selection
 school_level = st.radio("학교급 선택", ["초등학교", "중·고등학교"])
 
-# 중·고등학교 선택 시 추가 입력 필드
+# Additional fields for middle/high school
 subjects = None
 major = None
 if school_level == "중·고등학교":
@@ -63,10 +49,7 @@ if school_level == "중·고등학교":
     subjects = st.multiselect("교과목 선택", subject_options)
     major = st.text_input("희망전공")
 
-uploaded_data = upload_and_process_file()
-
-
-# 나머지 코드는 동일하게 유지...
+# Keywords
 attitude_keywords = [
     "집중력", "과제 이해", "발표", "문제 해결력", "과제 수행", "관찰력",
     "탐구력", "자기 생각 표현", "논리적 사고력", "운동신경", "협동심",
@@ -83,28 +66,20 @@ relationship_keywords = [
 ]
 
 personality_keywords = [
-    "자신감", "책임감", "포용력", "긍정적 태도", "유연성",
-    "감수성", "예민함", "활발함", "차분함", "적극적",
-    "소극적", "수줍음", "겸손함", "자신감", "의욕적",
-    "무기력", "성실", "섬세함", "산만함", "조급함",
-    "거칠다", "긍정적", "친절함", "분노", "인내심",
-    "독립적", "상처", "온화함", "따뜻함", "미소",
-    "재치", "유머", "억울함", "우울함", "부정적"
+    "자신감", "책임감", "포용력", "긍정적 태도", "유연성", "감수성", "예민함", 
+    "활발함", "차분함", "적극적", "소극적", "수줍음", "겸손함", "의욕적",
+    "무기력", "성실", "섬세함", "산만함", "조급함", "거칠다", "긍정적", 
+    "친절함", "분노", "인내심", "독립적", "상처", "온화함", "따뜻함", 
+    "미소", "재치", "유머", "억울함", "우울함", "부정적"
 ]
 
-# 컬럼 생성
+# Create columns
 col1, col2 = st.columns(2)
 
 with col1:
     for i in range(5):
         record_key = f"record_{i}"
-        if uploaded_data is not None and i < len(uploaded_data):
-            data_value = uploaded_data.iloc[i, 0]
-            if pd.isna(data_value):
-                st.session_state[record_key] = ""
-            else:
-                st.session_state[record_key] = str(data_value)
-        elif record_key not in st.session_state:
+        if record_key not in st.session_state:
             st.session_state[record_key] = ""
             
         with st.expander(f"입력창 {i+1}", expanded=False):
@@ -113,7 +88,6 @@ with col1:
             st.caption(f"현재 입력창 바이트 수: {current_bytes}")
 
 with col2:
-    # 키워드 선택 옵션
     st.write("키워드 선택")
     selected_attitude = st.multiselect("학습태도", attitude_keywords)
     selected_relationship = st.multiselect("교우관계", relationship_keywords)
@@ -124,14 +98,11 @@ with col2:
             input_data = "\n".join([st.session_state[f'record_{i}'] for i in range(5) if st.session_state[f'record_{i}']])
             keyword_data = " ".join(selected_attitude + selected_relationship + selected_personality)
             full_data = input_data + "\n" + keyword_data
-            generated_record = generate_living_record(full_data, school_level)
-            # 생성된 결과를 세션 상태에 저장
+            generated_record = generate_living_record(full_data, school_level, subjects, major)
             st.session_state["generated_result"] = generated_record
 
-    # 생성된 결과를 표시할 수정 가능한 텍스트 영역
     result_text = st.text_area("생성된 결과", key="generated_result", value=st.session_state.get("generated_result", ""), height=500)
     
-    # 세션 상태에 저장된 결과의 바이트 수 계산
     if "generated_result" in st.session_state:
         result_bytes = len(st.session_state["generated_result"].encode('utf-8'))
         st.caption(f"생성된 결과 바이트 수: {result_bytes}")