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@@ -19,25 +19,21 @@ def log_recommendation(employee_name, recommended_programs, feedback=None):
 
 # 직원 데이터를 분석하여 교육 프로그램을 추천하고 그래프를 그리는 함수
 def analyze_data(employee_file, program_file, feedback=None):
-    # 직원 데이터와 교육 프로그램 데이터 불러오기
     employee_df = pd.read_csv(employee_file.name)
     program_df = pd.read_csv(program_file.name)
 
-    # 직원 역량과 프로그램 학습 목표를 벡터화
     employee_skills = employee_df['current_skills'].tolist()
     program_skills = program_df['skills_acquired'].tolist()
     employee_embeddings = model.encode(employee_skills)
     program_embeddings = model.encode(program_skills)
 
-    # 유사도 계산
     similarities = cosine_similarity(employee_embeddings, program_embeddings)
 
-    # 직원별 추천 프로그램 리스트
     recommendations = []
     for i, employee in employee_df.iterrows():
         recommended_programs = []
         for j, program in program_df.iterrows():
-            if similarities[i][j] > 0.5:  # 유사도 임계값 기준
+            if similarities[i][j] > 0.5:
                 recommended_programs.append(f"{program['program_name']} ({program['duration']})")
         
         if recommended_programs:
@@ -45,15 +41,12 @@ def analyze_data(employee_file, program_file, feedback=None):
         else:
             recommendation = f"직원 {employee['employee_name']}에게 적합한 프로그램이 없습니다."
         
-        # 피드백 로그 기록
         log_recommendation(employee['employee_name'], recommended_programs, feedback)
 
         recommendations.append(recommendation)
 
-    # 결과 텍스트
     result_text = "\n".join(recommendations)
 
-    # 네트워크 그래프 생성
     G = nx.Graph()
     for employee in employee_df['employee_name']:
         G.add_node(employee, type='employee')
@@ -63,10 +56,9 @@ def analyze_data(employee_file, program_file, feedback=None):
 
     for i, employee in employee_df.iterrows():
         for j, program in program_df.iterrows():
-            if similarities[i][j] > 0.5:  # 유사도 임계값
+            if similarities[i][j] > 0.5:
                 G.add_edge(employee['employee_name'], program['program_name'])
 
-    # 그래프 시각화
     plt.figure(figsize=(10, 8))
     pos = nx.spring_layout(G)
     nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='skyblue', node_size=2000, font_size=10, font_weight='bold')
@@ -75,10 +67,6 @@ def analyze_data(employee_file, program_file, feedback=None):
 
     return result_text, plt.gcf()
 
-# Gradio 인터페이스 정의
-def main(employee_file, program_file, feedback):
-    return analyze_data(employee_file, program_file, feedback)
-
 # 예시 데이터를 보여주는 함수
 def show_example_data():
     employee_example = pd.DataFrame({
@@ -108,13 +96,31 @@ with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
             gr.Markdown("# HybridRAG 시스템")
-            gr.Markdown("두 개의 CSV 파일을 좌측 사이드바에서 업로드하여 분석을 진행하세요.")
-            
-            # 사이드바에 파일 업로드 옵션 추가
-            with gr.Sidebar():
-                employee_file = gr.File(label="직원 데이터 업로드")
-                program_file = gr.File(label="교육 프로그램 데이터 업로드")
-                feedback_input = gr.Radio(choices=["만족", "불만족"], label="추천 결과에 대한 피드백")
+
+            # 역할 선택 (HR vs 직원)
+            role = gr.Radio(["HR 관리자", "직원"], label="역할을 선택하세요")
+
+            # 역할에 따른 조건 분기
+            with gr.Tabs() as tabs:
+                with gr.Tab("HR 관리자"):
+                    with gr.Box(visible=True) as hr_admin_box:
+                        gr.Markdown("## HR 관리자 인터페이스")
+                        employee_file = gr.File(label="직원 데이터 업로드")
+                        program_file = gr.File(label="교육 프로그램 데이터 업로드")
+                        analyze_button = gr.Button("분석 시작")
+                        output_text = gr.Textbox(label="분석 결과")
+                        
+                        # HR 관리자만 사용할 수 있는 기능을 추가
+                        feedback_input = gr.Radio(choices=["만족", "불만족"], label="직원 피드백 기록")
+
+                        analyze_button.click(analyze_data, inputs=[employee_file, program_file, feedback_input], outputs=[output_text])
+
+                with gr.Tab("직원"):
+                    with gr.Box(visible=True) as employee_box:
+                        gr.Markdown("## 직원 인터페이스")
+                        gr.Markdown("직원에게 맞춤형 교육 프로그램 추천을 제공합니다.")
+                        employee_data = gr.DataFrame(label="직원 개인 데이터 예시")
+                        gr.Button("프로그램 추천 시작")
 
             # 예시 데이터를 미리보기로 제공
             example_button = gr.Button("예시 데이터 보기")
@@ -122,20 +128,5 @@ with gr.Blocks() as demo:
             program_example_output = gr.DataFrame(label="교육 프로그램 데이터 예시")
             example_button.click(show_example_data, outputs=[employee_example_output, program_example_output])
 
-            analyze_button = gr.Button("분석 시작")
-            output_text = gr.Textbox(label="분석 결과")
-
-            analyze_button.click(main, inputs=[employee_file, program_file, feedback_input], outputs=[output_text])
-
-        with gr.Column(scale=2):
-            gr.Markdown("### 정보 패널")
-            gr.Markdown("업로드된 데이터에 대한 분석 및 결과를 여기에 표시합니다.")
-            
-            # 시각화 차트 출력
-            chart_output = gr.Plot(label="시각화 차트")
-            
-            # 분석 버튼 클릭 시 차트 업데이트
-            analyze_button.click(main, inputs=[employee_file, program_file, feedback_input], outputs=[output_text, chart_output])
-
 # Gradio 인터페이스 실행
 demo.launch()