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app.py

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-from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+import PyPDF2
+import io
 
-# 변경된 코드: Stable Diffusion 모델 사용
-model = pipeline('text-to-image', model='CompVis/stable-diffusion-v1-4')
+# PDF 파일에서 텍스트를 추출하는 함수
+def extract_text_from_pdf(pdf_file):
+    reader = PyPDF2.PdfFileReader(io.BytesIO(pdf_file.read()))
+    text = ""
+    for page in range(reader.numPages):
+        text += reader.getPage(page).extractText()
+    return text
 
-# 이미지 생성 예시
-generated_images = model("A cute puppy sitting on the moon")
+# 추출된 텍스트를 기반으로 질문에 답변하는 함수
+def answer_question(extracted_text, question):
+    # 여기에서는 간단하게 텍스트에서 질문과 유사한 부분을 찾아 반환합니다.
+    # 보다 복잡한 로직을 구현할 수도 있습니다.
+    if question in extracted_text:
+        start = extracted_text.find(question)
+        end = extracted_text.find('.', start) + 1
+        return extracted_text[start:end]
+    else:
+        return "질문에 대한 답변을 찾을 수 없습니다."
 
-def generate_image(prompt):
-    response = model(prompt, return_tensors="pt")
-    return response.images[0]
-
-# Gradio 인터페이스 생성
+# Gradio 인터페이스 정의
 iface = gr.Interface(
-    fn=generate_image,
-    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="여기에 텍스트를 입력하세요..."),
-    outputs=gr.outputs.Image(type="pil"),
-    title="텍스트를 이미지로 변환",
-    description="텍스트를 입력하면 이미지를 생성합니다."
+    fn=answer_question,
+    inputs=[gr.inputs.Textbox(label="PDF 내용"), gr.inputs.Textbox(label="질문")],
+    outputs="text"
 )
 
-# 인터페이스 실행
 iface.launch()