Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 import os
 import gradio as gr
 from langchain_groq import ChatGroq
@@ -14,113 +13,181 @@ GROQ_API_KEY = os.environ.get("GROQ_API_KEY")
 vectorstores = {}
 embeddings = None
 
-def find_vectorstore_folders():
-    """현재 디렉토리에서 벡터스토어 폴더들을 찾는 함수"""
+def comprehensive_debug():
+    """완전한 디버깅 함수"""
+    print("=" * 50)
+    print("🔍 벡터스토어 디버깅 시작")
+    print("=" * 50)
+    
+    # 1. 현재 디렉토리 정보
     current_dir = os.getcwd()
-    print(f"현재 디렉토리: {current_dir}")
+    print(f"📍 현재 작업 디렉토리: {current_dir}")
     
-    # 모든 파일과 폴더 확인
-    all_items = os.listdir(current_dir)
-    print(f"현재 디렉토리 내 모든 항목들: {all_items}")
+    # 2. 모든 파일과 폴더 나열
+    try:
+        all_items = os.listdir(current_dir)
+        print(f"📂 현재 디렉토리 내 모든 항목들:")
+        for item in sorted(all_items):
+            item_path = os.path.join(current_dir, item)
+            if os.path.isdir(item_path):
+                print(f"   📁 {item} (폴더)")
+            else:
+                print(f"   📄 {item} (파일)")
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 디렉토리 조회 실패: {e}")
+        return []
     
-    # 예상되는 벡터스토어 폴더들
+    # 3. 벡터스토어 폴더들 상세 검사
     expected_folders = ['vectorstore1', 'vectorstore2', 'vectorstore3']
-    vectorstore_folders = []
+    working_folders = []
     
     for folder_name in expected_folders:
+        print(f"\n🔍 {folder_name} 검사 중...")
         folder_path = os.path.join(current_dir, folder_name)
-        if os.path.exists(folder_path) and os.path.isdir(folder_path):
-            try:
-                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)
-                
-                if has_all_files:
-                    vectorstore_folders.append(folder_name)
-                    print(f"✅ {folder_name} - 모든 필수 파일 존재")
+        
+        # 폴더 존재 확인
+        if not os.path.exists(folder_path):
+            print(f"   ❌ 폴더가 존재하지 않음: {folder_path}")
+            continue
+            
+        if not os.path.isdir(folder_path):
+            print(f"   ❌ 폴더가 아님: {folder_path}")
+            continue
+            
+        print(f"   ✅ 폴더 존재함: {folder_path}")
+        
+        # 폴더 내용 확인
+        try:
+            folder_contents = os.listdir(folder_path)
+            print(f"   📋 폴더 내용: {folder_contents}")
+            
+            # 필수 파일들 확인
+            required_files = ['index.faiss', 'index.pkl']
+            for req_file in required_files:
+                file_path = os.path.join(folder_path, req_file)
+                if os.path.exists(file_path):
+                    file_size = os.path.getsize(file_path)
+                    print(f"   ✅ {req_file} 존재 (크기: {file_size} bytes)")
                 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"   ❌ {req_file} 없음")
                     
-            except Exception as e:
-                print(f"❌ {folder_name} 폴더 확인 중 오류: {e}")
-        else:
-            print(f"❌ {folder_name} 폴더가 존재하지 않음")
+            # 모든 파일이 있으면 작업 목록에 추가
+            if all(os.path.exists(os.path.join(folder_path, f)) for f in required_files):
+                working_folders.append(folder_name)
+                print(f"   🎯 {folder_name} 사용 가능!")
+            else:
+                print(f"   ⚠️ {folder_name} 필수 파일 누락")
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"   ❌ 폴더 내용 확인 실패: {e}")
     
-    if not vectorstore_folders:
-        print("❌ 사용 가능한 벡터스토어 폴더를 찾을 수 없습니다")
-    else:
-        print(f"✅ 총 {len(vectorstore_folders)}개의 벡터스토어 폴더를 찾았습니다: {vectorstore_folders}")
+    print(f"\n📊 결과 요약:")
+    print(f"   총 검사한 폴더: {len(expected_folders)}")
+    print(f"   사용 가능한 폴더: {len(working_folders)}")
+    print(f"   사용 가능한 폴더 목록: {working_folders}")
     
-    return vectorstore_folders
+    return working_folders
 
-def load_all_vectorstores():
-    """모든 벡터스토어를 로드하는 함수"""
-    global vectorstores, embeddings
+def load_single_vectorstore(folder_name):
+    """단일 벡터스토어 로드 테스트"""
+    global embeddings
+    
+    print(f"\n🚀 {folder_name} 로드 시도...")
     
-    if not embeddings:
-        embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
-            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
+    try:
+        # 임베딩 모델 초기화
+        if embeddings is None:
+            print("   📥 임베딩 모델 로드 중...")
+            embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
+                model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
+            )
+            print("   ✅ 임베딩 모델 로드 완료")
+        
+        # 벡터스토어 로드
+        folder_path = f"./{folder_name}"
+        print(f"   📂 벡터스토어 로드 시도: {folder_path}")
+        
+        vectorstore = FAISS.load_local(
+            folder_path, 
+            embeddings, 
+            allow_dangerous_deserialization=True
         )
+        
+        print(f"   ✅ {folder_name} 로드 성공!")
+        
+        # 간단한 테스트
+        try:
+            # 벡터스토어 정보 확인
+            index_size = vectorstore.index.ntotal if hasattr(vectorstore, 'index') else "알 수 없음"
+            print(f"   📊 벡터 개수: {index_size}")
+            
+            # 간단한 검색 테스트
+            test_results = vectorstore.similarity_search("테스트", k=1)
+            print(f"   🔍 검색 테스트 결과: {len(test_results)}개 문서 반환")
+            
+        except Exception as test_e:
+            print(f"   ⚠️ 벡터스토어 테스트 실패: {test_e}")
+        
+        return vectorstore
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"   ❌ {folder_name} 로드 실패: {e}")
+        print(f"   ❌ 에러 타입: {type(e).__name__}")
+        
+        # 상세 에러 정보
+        import traceback
+        error_details = traceback.format_exc()
+        print(f"   📋 상세 에러:\n{error_details}")
+        
+        return None
+
+def load_all_vectorstores():
+    """모든 벡터스토어 로드"""
+    global vectorstores
     
-    # 벡터스토어 폴더들 찾기
-    folders = find_vectorstore_folders()
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print("🚀 모든 벡터스토어 로드 시작")
+    print("=" * 50)
     
-    for folder_name in folders:
-        if folder_name not in vectorstores:
-            try:
-                vectorstore = FAISS.load_local(
-                    f"./{folder_name}", 
-                    embeddings, 
-                    allow_dangerous_deserialization=True
-                )
-                vectorstores[folder_name] = vectorstore
-                print(f"✅ {folder_name} 로드 완료")
-            except Exception as e:
-                print(f"❌ {folder_name} 로드 실패: {e}")
+    # 1. 디버깅으로 사용 가능한 폴더 찾기
+    available_folders = comprehensive_debug()
+    
+    if not available_folders:
+        print("\n❌ 사용 가능한 벡터스토어 폴더가 없습니다!")
+        return []
+    
+    # 2. 각 폴더별로 로드 시도
+    successful_loads = []
+    for folder_name in available_folders:
+        vectorstore = load_single_vectorstore(folder_name)
+        if vectorstore is not None:
+            vectorstores[folder_name] = vectorstore
+            successful_loads.append(folder_name)
     
-    return list(vectorstores.keys())
+    print(f"\n📊 최종 결과:")
+    print(f"   성공적으로 로드된 벡터스토어: {len(successful_loads)}")
+    print(f"   로드된 벡터스토어 목록: {successful_loads}")
+    
+    return successful_loads
 
-# 질문 리스트 (기존과 동일)
+# 질문 리스트 (간소화)
 suggested_questions = [
     '교원 신규 임용은 어떻게 하나요?',
-    '교원 연구년 기간은 어떻게 되나요?',
-    '조교 신규 임용 기준은 무엇인가요?',
     '교직원의 평일 근무시간은 어떻게 되나요?',
-    '직원 신규 임용 원칙은 무엇인가요?',
-    '직원 임용시 가산점이 있나요?',
-    '교원 업적의 심사 내용은 무엇인가요?',
-    '외국인 교원의 임기는 어떻게 되나요?',
-    '외국인 교원의 면직 기준은 무엇인가요?',
-    '기간제 계약직의 임기는 얼마정도인가요?',
     '등록금 납부 방법은 무엇인가요?',
-    '교직 이수는 언제 신청이 가능한가요?',
-    '해외교류유학 지원자격은 어떻게 되나요?',
-    '만족도 조사 실행 대상은 누구인가요?',
-    '마이크로디그리의 유형은 무엇이 있나요?',
     '장학금 관리 기관은 어디인가요?',
-    '학생 단체는 어떻게 등록하나요?',
-    '학생 설치물 중 금지된 설치물이 있나요?',
-    '비교과 교육과정의 종류는 무엇이 있나요?',
-    '안전사고예방계획은 어디에 제출해야 하나요?'
+    '학생 단체는 어떻게 등록하나요?'
 ]
 
-# 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.
+
 참고 문서:
 {context}
+
 질문: {question}
-답변 지침:
-- 이용자를 반기는 인사로 시작하세요
-- 반드시 한국어로만 답변하세요
-- 정중하고 친근한 말투를 사용하세요
-- 구체적이고 도움이 되는 정보를 제공하세요
-- 문서에서 답을 찾을 수 없으면 "죄송하지만 해당 정보를 규정집에서 찾을 수 없습니다"라고 답변하세요
+
 한국어 답변:"""
 
 prompt = PromptTemplate(
@@ -129,30 +196,36 @@ prompt = PromptTemplate(
 )
 
 def respond_with_groq(question, selected_q, model, selected_vectorstore):
-    """질문에 대한 답변을 생성하는 함수"""
+    """질문에 대한 답변을 생성하는 함수 (디버깅 버전)"""
+    
+    print(f"\n🎯 답변 생성 시작")
+    print(f"   질문: {question}")
+    print(f"   선택된 벡터스토어: {selected_vectorstore}")
     
     # 선택된 질문이 있으면 그것을 사용
     if selected_q != "직접 입력":
         question = selected_q
+        print(f"   실제 사용할 질문: {question}")
 
     if not question.strip():
         return "질문을 입력해주세요."
 
     if not GROQ_API_KEY:
-        return "❌ API 키가 설정되지 않았습니다. 관리자에게 문의하세요."
+        return "❌ API 키가 설정되지 않았습니다."
 
-    # 벡터스토어가 로드되지 않은 경우
+    # 벡터스토어 상태 확인
+    print(f"   현재 로드된 벡터스토어들: {list(vectorstores.keys())}")
+    
     if not vectorstores:
-        return "❌ 사용 가능한 벡터스토어가 없습니다. 관리자에게 문의하세요."
+        return "❌ 로드된 벡터스토어가 없습니다. 페이지를 새로고침해보세요."
 
-    try:
-        # 선택된 벡터스토어 확인
-        if selected_vectorstore not in vectorstores:
-            available_stores = list(vectorstores.keys())
-            return f"❌ 선택된 벡터스토어({selected_vectorstore})를 찾을 수 없습니다. 사용 가능한 스토어: {available_stores}"
+    if selected_vectorstore not in vectorstores:
+        available_stores = list(vectorstores.keys())
+        return f"❌ 선택된 벡터스토어({selected_vectorstore})를 찾을 수 없습니다.\n사용 가능: {available_stores}"
 
+    try:
         current_vectorstore = vectorstores[selected_vectorstore]
-        print(f"✅ 사용 중인 벡터스토어: {selected_vectorstore}")
+        print(f"   ✅ 벡터스토어 선택 완료: {selected_vectorstore}")
 
         # LLM 설정
         llm = ChatGroq(
@@ -161,6 +234,7 @@ def respond_with_groq(question, selected_q, model, selected_vectorstore):
             temperature=0.1,
             max_tokens=1000
         )
+        print(f"   ✅ LLM 설정 완료: {model}")
 
         # QA 체인 생성
         qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
@@ -170,57 +244,61 @@ def respond_with_groq(question, selected_q, model, selected_vectorstore):
             chain_type_kwargs={"prompt": prompt},
             return_source_documents=True
         )
+        print(f"   ✅ QA 체인 생성 완료")
 
         # 답변 생성
+        print(f"   🤖 답변 생성 중...")
         result = qa_chain({"query": question})
+        print(f"   ✅ 답변 생성 완료")
+        
         return result['result']
 
     except Exception as e:
+        print(f"   ❌ 답변 생성 실패: {e}")
         import traceback
         error_details = traceback.format_exc()
-        print(f"❌ 상세 오류 정보:\n{error_details}")
+        print(f"   📋 상세 에러:\n{error_details}")
         return f"❌ 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
 
 def update_question(selected):
-    """드롭다운 선택 시 질문을 업데이트하는 함수"""
     if selected != "직접 입력":
         return selected
     return ""
 
 # 앱 시작시 벡터스토어들 로드
+print("🚀 애플리케이션 시작...")
 available_vectorstores = load_all_vectorstores()
 
 # Gradio 인터페이스 생성
 with gr.Blocks(title="한남대학교 Q&A") as interface:
     gr.HTML("""
     <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 AI가 답변해드립니다.</p>
+        <h1>🏫 한남대학교 규정집 Q&A (디버깅 버전)</h1>
+        <p>벡터스토어 로딩 상태를 확인할 수 있습니다.</p>
     </div>
     """)
 
+    # 상태 표시
+    if available_vectorstores:
+        status_html = f"✅ <b>{len(available_vectorstores)}개의 벡터스토어가 성공적으로 로드되었습니다:</b> {', '.join(available_vectorstores)}"
+    else:
+        status_html = "❌ <b>벡터스토어를 로드할 수 없습니다. 로그를 확인해주세요.</b>"
+    
+    gr.HTML(f'<div style="padding: 10px; background-color: #f0f0f0; border-radius: 5px; margin-bottom: 20px;">{status_html}</div>')
+
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            # 벡터스토어 선택 드롭다운 추가
             if available_vectorstores:
-                # 사용자 친화적인 이름으로 매핑
-                vectorstore_display_names = {
-                    'vectorstore1': '📚 데이터베이스 1',
-                    'vectorstore2': '📚 데이터베이스 2', 
-                    'vectorstore3': '📚 데이터베이스 3'
-                }
-                display_choices = [vectorstore_display_names.get(vs, vs) for vs in available_vectorstores]
-                
                 vectorstore_dropdown = gr.Dropdown(
-                    choices=list(zip(display_choices, available_vectorstores)),
-                    label="📚 데이터베이스 선택",
-                    value=available_vectorstores[0] if available_vectorstores else None
+                    choices=available_vectorstores,
+                    label="📚 벡터스토어 선택",
+                    value=available_vectorstores[0]
                 )
             else:
                 vectorstore_dropdown = gr.Dropdown(
-                    choices=[("벡터스토어 없음", "none")],
-                    label="📚 데이터베이스 선택",
-                    value="none"
+                    choices=["사용 불가"],
+                    label="📚 벡터스토어 선택",
+                    value="사용 불가"
                 )
 
             question_dropdown = gr.Dropdown(
@@ -235,7 +313,12 @@ with gr.Blocks(title="한남대학교 Q&A") as interface:
                 lines=3
             )
 
-            submit_btn = gr.Button("답변 받기", variant="primary", size="lg")
+            submit_btn = gr.Button(
+                "답변 받기", 
+                variant="primary", 
+                size="lg",
+                interactive=bool(available_vectorstores)
+            )
 
             model_choice = gr.Radio(
                 choices=["llama3-70b-8192", "llama3-8b-8192"],
@@ -252,17 +335,18 @@ with gr.Blocks(title="한남대학교 Q&A") as interface:
             )
 
     # 이벤트 연결
-    submit_btn.click(
-        fn=respond_with_groq,
-        inputs=[question_input, question_dropdown, model_choice, vectorstore_dropdown],
-        outputs=output
-    )
-
-    question_dropdown.change(
-        fn=update_question,
-        inputs=question_dropdown,
-        outputs=question_input
-    )
+    if available_vectorstores:
+        submit_btn.click(
+            fn=respond_with_groq,
+            inputs=[question_input, question_dropdown, model_choice, vectorstore_dropdown],
+            outputs=output
+        )
+
+        question_dropdown.change(
+            fn=update_question,
+            inputs=question_dropdown,
+            outputs=question_input
+        )
 
 # 앱 실행
 if __name__ == "__main__":