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app.py

@@ -55,18 +55,31 @@ def debug_file_system():
 debug_file_system()
 
 def find_vectorstore_folders():
-    """현재 디렉토리에서 벡터스토어 폴더들을 찾는 함수"""
+    """현재 디렉토리에서 벡터스토어 폴더들을 찾는 함수 - 개선 버전"""
     current_dir = os.getcwd()
     print(f"현재 디렉토리: {current_dir}")
     
     # 모든 파일과 폴더 확인
-    all_items = os.listdir(current_dir)
-    print(f"현재 디렉토리 내 모든 항목들: {all_items}")
+    try:
+        all_items = os.listdir(current_dir)
+        print(f"현재 디렉토리 내 모든 항목들: {all_items}")
+    except Exception as e:
+        print(f"디렉토리 읽기 오류: {e}")
+        return []
     
     # 예상되는 벡터스토어 폴더들
     expected_folders = ['vectorstore1', 'vectorstore2', 'vectorstore3']
     vectorstore_folders = []
     
+    # 실제로 존재하는 벡터스토어 관련 폴더들도 찾기
+    for item in all_items:
+        if os.path.isdir(item) and ('vectorstore' in item.lower() or 'vector' in item.lower()):
+            expected_folders.append(item)
+    
+    # 중복 제거
+    expected_folders = list(set(expected_folders))
+    print(f"확인할 폴더들: {expected_folders}")
+    
     for folder_name in expected_folders:
         folder_path = os.path.join(current_dir, folder_name)
         if os.path.exists(folder_path) and os.path.isdir(folder_path):
@@ -74,16 +87,19 @@ def find_vectorstore_folders():
                 folder_contents = os.listdir(folder_path)
                 print(f"📁 {folder_name} 폴더 내용: {folder_contents}")
                 
-                # 필수 파일들 확인
-                required_files = ['index.faiss', 'index.pkl']
-                has_all_files = all(file in folder_contents for file in required_files)
+                # FAISS 파일들 확인 (더 유연하게)
+                has_faiss = any('.faiss' in file for file in folder_contents)
+                has_pkl = any('.pkl' in file for file in folder_contents)
                 
-                if has_all_files:
+                if has_faiss and has_pkl:
+                    vectorstore_folders.append(folder_name)
+                    print(f"✅ {folder_name} - FAISS 파일들 존재")
+                elif has_faiss or has_pkl:
+                    print(f"⚠️ {folder_name} - 일부 파일만 존재 (faiss: {has_faiss}, pkl: {has_pkl})")
+                    # 일부만 있어도 시도해보기
                     vectorstore_folders.append(folder_name)
-                    print(f"✅ {folder_name} - 모든 필수 파일 존재")
                 else:
-                    missing_files = [f for f in required_files if f not in folder_contents]
-                    print(f"❌ {folder_name} - 누락된 파일: {missing_files}")
+                    print(f"❌ {folder_name} - FAISS 파일들 없음")
                     
             except Exception as e:
                 print(f"❌ {folder_name} 폴더 확인 중 오류: {e}")
@@ -92,52 +108,137 @@ def find_vectorstore_folders():
     
     if not vectorstore_folders:
         print("❌ 사용 가능한 벡터스토어 폴더를 찾을 수 없습니다")
+        # 디버깅을 위해 현재 디렉토리의 모든 하위 폴더 출력
+        print("📋 현재 디렉토리의 모든 폴더들:")
+        for item in all_items:
+            if os.path.isdir(item):
+                print(f"  📁 {item}")
     else:
         print(f"✅ 총 {len(vectorstore_folders)}개의 벡터스토어 폴더를 찾았습니다: {vectorstore_folders}")
     
     return vectorstore_folders
 
 def load_all_vectorstores():
-    """모든 벡터스토어를 로드하고 통합하는 함수"""
+    """모든 벡터스토어를 로드하고 통합하는 함수 - 개선 버전"""
     global vectorstores, embeddings, combined_vectorstore
     
+    print("🔄 벡터스토어 로딩 시작...")
+    
+    # 임베딩 모델 초기화
     if not embeddings:
-        embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
-            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
-        )
+        try:
+            print("🤖 임베딩 모델 로딩 중...")
+            embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
+                model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
+            )
+            print("✅ 임베딩 모델 로딩 완료")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 임베딩 모델 로딩 실패: {e}")
+            return False
     
     # 벡터스토어 폴더들 찾기
     folders = find_vectorstore_folders()
     
+    if not folders:
+        print("❌ 벡터스토어 폴더를 찾을 수 없습니다")
+        return False
+    
     loaded_vectorstores = []
     
     for folder_name in folders:
+        folder_path = f"./{folder_name}"
         try:
-            vectorstore = FAISS.load_local(
-                f"./{folder_name}", 
-                embeddings, 
-                allow_dangerous_deserialization=True
-            )
-            vectorstores[folder_name] = vectorstore
-            loaded_vectorstores.append(vectorstore)
-            print(f"✅ {folder_name} 로드 완료")
+            print(f"📂 {folder_name} 로딩 시도 중...")
+            
+            # 다양한 방법으로 로딩 시도
+            vectorstore = None
+            
+            # 방법 1: 기본 로딩
+            try:
+                vectorstore = FAISS.load_local(
+                    folder_path, 
+                    embeddings, 
+                    allow_dangerous_deserialization=True
+                )
+                print(f"✅ {folder_name} 로드 완료 (방법 1)")
+            except Exception as e1:
+                print(f"⚠️ 방법 1 실패: {e1}")
+                
+                # 방법 2: 절대 경로로 시도
+                try:
+                    abs_path = os.path.abspath(folder_name)
+                    vectorstore = FAISS.load_local(
+                        abs_path, 
+                        embeddings, 
+                        allow_dangerous_deserialization=True
+                    )
+                    print(f"✅ {folder_name} 로드 완료 (방법 2)")
+                except Exception as e2:
+                    print(f"⚠️ 방법 2 실패: {e2}")
+                    
+                    # 방법 3: 직접 파일 지정
+                    try:
+                        index_file = os.path.join(folder_name, "index.faiss")
+                        pkl_file = os.path.join(folder_name, "index.pkl")
+                        
+                        if os.path.exists(index_file) and os.path.exists(pkl_file):
+                            vectorstore = FAISS.load_local(
+                                folder_name, 
+                                embeddings, 
+                                allow_dangerous_deserialization=True
+                            )
+                            print(f"✅ {folder_name} 로드 완료 (방법 3)")
+                        else:
+                            print(f"❌ 필수 파일 없음: {index_file}, {pkl_file}")
+                    except Exception as e3:
+                        print(f"❌ 방법 3 실패: {e3}")
+            
+            if vectorstore:
+                vectorstores[folder_name] = vectorstore
+                loaded_vectorstores.append(vectorstore)
+                
+                # 벡터스토어 정보 출력
+                try:
+                    doc_count = vectorstore.index.ntotal
+                    print(f"📊 {folder_name}: {doc_count}개 문서")
+                except:
+                    print(f"📊 {folder_name}: 문서 수 확인 불가")
+            else:
+                print(f"❌ {folder_name} 로드 실패")
+                
         except Exception as e:
-            print(f"❌ {folder_name} 로드 실패: {e}")
+            print(f"❌ {folder_name} 로드 중 예외 발생: {e}")
+            import traceback
+            traceback.print_exc()
     
-    # 벡터스토어들을 통합 (첫 번째를 기본으로 하고 나머지를 merge)
+    # 벡터스토어들을 통합
     if loaded_vectorstores:
-        combined_vectorstore = loaded_vectorstores[0]
-        for vs in loaded_vectorstores[1:]:
-            try:
-                combined_vectorstore.merge_from(vs)
-                print(f"✅ 벡터스토어 통합 완료")
-            except Exception as e:
-                print(f"❌ 벡터스토어 통합 실패: {e}")
-        print(f"🎉 총 {len(loaded_vectorstores)}개의 벡터스토어가 통합되었습니다")
+        try:
+            print("🔗 벡터스토어 통합 시작...")
+            combined_vectorstore = loaded_vectorstores[0]
+            
+            for i, vs in enumerate(loaded_vectorstores[1:], 1):
+                try:
+                    combined_vectorstore.merge_from(vs)
+                    print(f"✅ 벡터스토어 {i+1} 통합 완료")
+                except Exception as e:
+                    print(f"❌ 벡터스토어 {i+1} 통합 실패: {e}")
+            
+            print(f"🎉 총 {len(loaded_vectorstores)}개의 벡터스토어가 로드되고 통합되었습니다")
+            return True
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 벡터스토어 통합 중 오류: {e}")
+            # 통합 실패시 첫 번째 것만 사용
+            if loaded_vectorstores:
+                combined_vectorstore = loaded_vectorstores[0]
+                print("⚠️ 첫 번째 벡터스토어만 사용합니다")
+                return True
     
-    return len(loaded_vectorstores) > 0
+    print("❌ 사용 가능한 벡터스토어가 없습니다")
+    return False
 
-# 질문 리스트 (기존과 동일)
+# 질문 리스트
 suggested_questions = [
     '교원 신규 임용은 어떻게 하나요?',
     '교원 연구년 기간은 어떻게 되나요?',
@@ -161,7 +262,7 @@ suggested_questions = [
     '안전사고예방계획은 어디에 제출해야 하나요?'
 ]
 
-# 프롬프트 템플릿 (기존과 동일)
+# 프롬프트 템플릿
 prompt_template = """당신은 한남대학교 규정집 도우미입니다.
 반드시 한국어로만 답변해주세요. 영어나 다른 언어는 절대 사용하지 마세요.
 주어진 문서 내용을 바탕으로 질문에 대해 정확하고 친절하게 한국어로 답변해주세요.
@@ -182,7 +283,7 @@ prompt = PromptTemplate(
 )
 
 def respond_with_groq(question, selected_q, model):
-    """질문에 대한 답변을 생성하는 함수"""
+    """질문에 대한 답변을 생성하는 함수 - 개선 버전"""
     
     # 선택된 질문이 있으면 그것을 사용
     if selected_q != "직접 입력":
@@ -192,13 +293,29 @@ def respond_with_groq(question, selected_q, model):
         return "질문을 입력해주세요."
 
     if not GROQ_API_KEY:
-        return "❌ API 키가 설정되지 않았습니다. 관리자에게 문의하세요."
+        return "❌ GROQ API 키가 설정되지 않았습니다. Hugging Face Spaces의 Settings에서 GROQ_API_KEY를 설정해주세요."
 
-    # 통합된 벡터스토어가 로드되지 않은 경우
+    # 통합된 벡터스토어가 로드되지 않은 경우 재시도
     if not combined_vectorstore:
-        return "❌ 사용 가능한 벡터스토어가 없습니다. 관리자에게 문의하세요."
+        print("⚠️ 벡터스토어가 로드되지 않음. 재로딩 시도...")
+        success = load_all_vectorstores()
+        if not success:
+            # 디버깅 정보 출력
+            debug_file_system()
+            return """❌ 벡터스토어를 로드할 수 없습니다. 
+            
+가능한 원인:
+1. 벡터스토어 파일이 올바르게 업로드되지 않음
+2. 파일 권한 문제
+3. Git LFS 설정 필요 (큰 파일의 경우)
+
+해결 방법:
+1. vectorstore 폴더들이 제대로 업로드되었는지 확인
+2. 각 폴더에 index.faiss와 index.pkl 파일이 있는지 확인
+3. Git LFS를 사용해 큰 파일들을 관리해보세요"""
 
     try:
+        print(f"🔍 질문: {question}")
         print(f"✅ 통합된 벡터스토어를 사용하여 검색 중...")
 
         # LLM 설정
@@ -209,6 +326,15 @@ def respond_with_groq(question, selected_q, model):
             max_tokens=1000
         )
 
+        # 검색 테스트
+        try:
+            retriever = combined_vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
+            docs = retriever.get_relevant_documents(question)
+            print(f"🔍 검색된 문서 수: {len(docs)}")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 검색 오류: {e}")
+            return f"❌ 문서 검색 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
         # QA 체인 생성
         qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
             llm=llm,
@@ -226,7 +352,14 @@ def respond_with_groq(question, selected_q, model):
         import traceback
         error_details = traceback.format_exc()
         print(f"❌ 상세 오류 정보:\n{error_details}")
-        return f"❌ 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+        return f"""❌ 답변 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}
+
+디버깅 정보:
+- 벡터스토어 로드됨: {combined_vectorstore is not None}
+- API 키 설정됨: {GROQ_API_KEY is not None}
+- 모델: {model}
+
+관리자에게 위 정보와 함께 문의해주세요."""
 
 def update_question(selected):
     """드롭다운 선택 시 질문을 업데이트하는 함수"""
@@ -235,16 +368,32 @@ def update_question(selected):
     return ""
 
 # 앱 시작시 벡터스토어들 로드
+print("🚀 앱 시작 - 벡터스토어 로딩 중...")
 vectorstores_loaded = load_all_vectorstores()
 
+# 상태 메시지 생성
+if vectorstores_loaded:
+    status_message = "✅ 벡터스토어가 성공적으로 로드되었습니다!"
+    status_color = "green"
+else:
+    status_message = "❌ 벡터스토어 로딩에 실패했습니다. 관리자에게 문의하세요."
+    status_color = "red"
+
 # Gradio 인터페이스 생성
 with gr.Blocks(title="한남대학교 Q&A") as interface:
-    gr.HTML("""
+    gr.HTML(f"""
     <div style="text-align: center; padding: 20px; background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border-radius: 10px; margin-bottom: 20px;">
         <h1>🏫 한남대학교 규정집 Q&A</h1>
         <p>한남대학교 규정집에 대한 질문에 답변해드립니다.</p>
     </div>
     """)
+    
+    # 상태 표시 추가
+    gr.HTML(f"""
+    <div style="text-align: center; padding: 10px; background-color: {status_color}; color: white; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
+        <strong>{status_message}</strong>
+    </div>
+    """)
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):