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app.py

@@ -2,108 +2,64 @@ import os
 import gradio as gr
 from dotenv import load_dotenv
 from openai import OpenAI
-from prompts.initial_prompt import INITIAL_PROMPT
 from prompts.main_prompt import MAIN_PROMPT
 
-# .env 파일에서 OPENAI_API_KEY 로드
+# Load API key from .env file
 if os.path.exists(".env"):
     load_dotenv(".env")
 
 OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
-client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
-
-
+if not OPENAI_API_KEY:
+    raise ValueError("OpenAI API key is missing! Set it in the .env file.")
 
-def gpt_call(history, user_message,
-             model="gpt-4o-mini",
-             max_tokens=512,
-             temperature=0.7,
-             top_p=0.95):
-    """
-    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,
-        max_tokens=max_tokens,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p
-    )
-    return completion.choices[0].message.content
+client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
 
+# Chatbot Response Function
 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)
+    try:
+        assistant_reply = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": MAIN_PROMPT},
+                *[
+                    {"role": "user", "content": u} if i % 2 == 0 else {"role": "assistant", "content": a}
+                    for i, (u, a) in enumerate(history)
+                ],
+                {"role": "user", "content": user_message}
+            ],
+            max_tokens=512,
+            temperature=0.7,
+        ).choices[0].message.content
+
+        history.append((user_message, assistant_reply))
 
-    # history에 (user, assistant) 쌍 추가
-    history.append((user_message, assistant_reply))
+        return "", history
 
-    # Gradio에서는 (새로 비워질 입력창, 갱신된 history)를 반환
-    return "", history
+    except Exception as e:
+        return f"An error occurred: {str(e)}", history
 
-##############################
-#  Gradio Blocks UI
-##############################
+# Gradio UI Setup
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## Simple Chat Interface")
+    gr.Markdown("## AI-Guided Math PD Chatbot")
 
-    # 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
-    )
+    chatbot = gr.Chatbot(value=[(MAIN_PROMPT, "")], height=500) 
+    state_history = gr.State([(MAIN_PROMPT, "")]) 
 
-    # (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"
-    )
+    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__":
     demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)