Update app.py

app.py

@@ -2,13 +2,10 @@ import os
 import gradio as gr
 from dotenv import load_dotenv
 from openai import OpenAI
-from fastapi import FastAPI
-import threading
-import uvicorn
 from prompts.initial_prompt import INITIAL_PROMPT
 from prompts.main_prompt import MAIN_PROMPT
 
-# ✅ Load OpenAI API Key
+# .env 파일에서 OPENAI_API_KEY 로드
 if os.path.exists(".env"):
     load_dotenv(".env")
 
@@ -16,36 +13,33 @@ OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
 client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
 
-# ✅ FastAPI App for Serving Prompts
-fastapi_app = FastAPI()
 
-@fastapi_app.get("/initial_prompt")
-async def get_initial_prompt():
-    return {"prompt": INITIAL_PROMPT}
 
-@fastapi_app.get("/main_prompt")
-async def get_main_prompt():
-    return {"prompt": MAIN_PROMPT}
-
-# ✅ Chatbot Function
 def gpt_call(history, user_message,
              model="gpt-4o-mini",
              max_tokens=512,
              temperature=0.7,
              top_p=0.95):
     """
-    OpenAI ChatCompletion API call
+    OpenAI ChatCompletion API를 통해 답변을 생성하는 함수.
+    - history: [(user_text, assistant_text), ...]
+    - user_message: 사용자가 방금 입력한 메시지
     """
+    # 1) 시스템 메시지(=MAIN_PROMPT)를 가장 앞에 추가
     messages = [{"role": "system", "content": MAIN_PROMPT}]
     
+    # 2) 기존 대화 기록(history)을 OpenAI 형식으로 변환
+    #    user_text -> 'user' / assistant_text -> 'assistant'
     for user_text, assistant_text in history:
         if user_text:
             messages.append({"role": "user", "content": user_text})
         if assistant_text:
             messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_text})
 
+    # 3) 마지막에 이번 사용자의 입력을 추가
     messages.append({"role": "user", "content": user_message})
 
+    # 4) OpenAI API 호출
     completion = client.chat.completions.create(
         model=model,
         messages=messages,
@@ -55,47 +49,61 @@ def gpt_call(history, user_message,
     )
     return completion.choices[0].message.content
 
-# ✅ Gradio Chatbot UI
 def respond(user_message, history):
+    """
+    Gradio 상에서 submit할 때 호출되는 함수
+    - user_message: 사용자가 방금 친 메시지
+    - history: 기존 (user, assistant) 튜플 리스트
+    """
+    # 사용자가 빈 문자열을 보냈다면 아무 일도 하지 않음
     if not user_message:
         return "", history
 
+    # GPT 모델로부터 응답을 받음
     assistant_reply = gpt_call(history, user_message)
+
+    # history에 (user, assistant) 쌍 추가
     history.append((user_message, assistant_reply))
 
+    # Gradio에서는 (새로 비워질 입력창, 갱신된 history)를 반환
     return "", history
 
-# ✅ Gradio UI
-def launch_gradio():
-    with gr.Blocks() as gradio_app:
-        gr.Markdown("## Simple Chat Interface")
-
-        chatbot = gr.Chatbot(
-            value=[{"role": "assistant", "content": INITIAL_PROMPT}],
-            height=500,
-            type="messages"
-        )
-
-        state_history = gr.State([("", INITIAL_PROMPT)])
-
-        user_input = gr.Textbox(
-            placeholder="Type your message here...",
-            label="Your Input"
-        )
-
-        user_input.submit(
-            respond,
-            inputs=[user_input, state_history],
-            outputs=[user_input, chatbot]
-        ).then(
-            fn=lambda _, h: h,
-            inputs=[user_input, chatbot],
-            outputs=[state_history]
-        )
-
-    gradio_app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, show_error=True, enable_queue=True)
-
-# ✅ Run FastAPI and Gradio Separately
+##############################
+#  Gradio Blocks UI
+##############################
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## Simple Chat Interface")
+
+    # Chatbot 초기 상태를 설정
+    # 첫 번째 메시지는 (user="", assistant=INITIAL_PROMPT) 형태로 넣어
+    # 화면상에서 'assistant'가 INITIAL_PROMPT를 말한 것처럼 보이게 함
+    chatbot = gr.Chatbot(
+        value=[("", INITIAL_PROMPT)],  # (user, assistant)
+        height=500
+    )
+
+    # (user, assistant) 쌍을 저장할 히스토리 상태
+    # 여기서도 동일한 초기 상태를 넣어줌
+    state_history = gr.State([("", INITIAL_PROMPT)])
+
+    # 사용자 입력
+    user_input = gr.Textbox(
+        placeholder="Type your message here...",
+        label="Your Input"
+    )
+
+    # 입력이 submit되면 respond() 호출 → 출력은 (새 입력창, 갱신된 chatbot)
+    user_input.submit(
+        respond,
+        inputs=[user_input, state_history],
+        outputs=[user_input, chatbot]
+    ).then(
+        # respond 끝난 뒤, 최신 history를 state_history에 반영
+        fn=lambda _, h: h,
+        inputs=[user_input, chatbot],
+        outputs=[state_history]
+    )
+
+# 메인 실행
 if __name__ == "__main__":
-    threading.Thread(target=launch_gradio, daemon=True).start()
-    uvicorn.run(fastapi_app, host="0.0.0.0", port=8000)
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)