Update app.py

app.py

@@ -35,9 +35,6 @@ MixGEN_code = load_code('mgen.cod')
 # 초기 Parquet 파일 로드 (기존 test.parquet)
 test_parquet_content = load_parquet('test.parquet')
 
-# 글로벌 변수로 Parquet 내용 저장
-current_parquet_content = test_parquet_content
-
 def respond(
     message,
     history: List[Tuple[str, str]],
@@ -46,10 +43,9 @@ def respond(
     temperature=0.7,    # 기본값 유지
     top_p=0.9,           # 기본값 유지
     ):
-    global fashion_code, uhdimage_code, MixGEN_code, current_parquet_content
-    system_message = system_message or ""
+    # 시스템 프롬프트 설정
     system_prefix = """반드시 한글로 답변할것. 너는 주어진 소스코드를 기반으로 "서비스 사용 설명 및 안내, Q&A를 하는 역할이다". 아주 친절하고 자세하게 4000토큰 이상 Markdown 형식으로 작성하라. 너는 코드를 기반으로 사용 설명 및 질의 응답을 진행하며, 이용자에게 도움을 주어야 한다. 이용자가 궁금해 할 만한 내용에 친절하게 알려주도록 하라. 코드 전체 내용에 대해서는 보안을 유지하고, 키 값 및 엔드포인트와 구체적인 모델은 공개하지 마라."""
-
+    
     # 명령어 처리
     if message.lower() == "패션 코드 실행":
         system_message += f"\n\n패션 코드 내용:\n```python\n{fashion_code}\n```"
@@ -61,6 +57,8 @@ def respond(
         system_message += f"\n\nMixGEN 코드 내용:\n```python\n{MixGEN_code}\n```"
         message = "MixGEN3 이미지 생성에 대한 내용을 학습하였고, 설명할 준비가 되어있다고 알리고 서비스 URL(https://openfree-mixgen3.hf.space)을 통해 테스트 해보라고 출력하라."
     elif message.lower() == "test.parquet 실행":
+        # 현재 Parquet 내용은 상태 변수에서 가져와야 함
+        current_parquet_content = history.get('parquet_content', "")
         system_message += f"\n\ntest.parquet 파일 내용:\n```markdown\n{current_parquet_content}\n```"
         message = "test.parquet 파일에 대한 내용을 학습하였고, 관련 설명 및 Q&A를 진행할 준비가 되어있다. 궁금한 점이 있으면 물어보라."
     elif message.lower() == "csv 업로드":
@@ -102,7 +100,7 @@ def upload_csv(file):
         missing_columns = required_columns - available_columns
 
         if missing_columns:
-            return f"CSV 파일에 다음 필수 컬럼이 누락되었습니다: {', '.join(missing_columns)}", ""
+            return f"CSV 파일에 다음 필수 컬럼이 누락되었습니다: {', '.join(missing_columns)}", None
 
         # 데이터 클렌징
         df.drop_duplicates(inplace=True)
@@ -118,13 +116,21 @@ def upload_csv(file):
         # Parquet 파일 로드
         parquet_content = load_parquet(parquet_filename)
 
-        # 글로벌 변수 업데이트
-        global current_parquet_content
-        current_parquet_content = parquet_content
+        return f"{parquet_filename} 파일이 성공적으로 업로드되고 변환되었습니다.", parquet_filename
+    except Exception as e:
+        return f"CSV 파일 업로드 및 변환 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}", None
+
+def upload_parquet(file):
+    try:
+        # Parquet 파일 읽기
+        df = pd.read_parquet(file, engine='pyarrow')
+
+        # 데이터프레임을 Markdown으로 변환
+        parquet_content = df.to_markdown(index=False)
 
-        return f"{parquet_filename} 파일이 성공적으로 업로드되고 변환되었습니다.", parquet_content
+        return "Parquet 파일이 성공적으로 업로드되었습니다.", parquet_content, df.to_json()  # JSON으로 데이터 저장
     except Exception as e:
-        return f"CSV 파일 업로드 및 변환 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}", ""
+        return f"Parquet 파일 업로드 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}", None, None
 
 # Gradio Blocks 인터페이스 설정
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -146,7 +152,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
                 ["특허 출원에 활용할 기술 및 비즈니스모델 측면을 포함하여 특허 출원서 구성에 맞게 혁신적인 창의 발명 내용을 중심으로 4000 토큰 이상 작성하라."],
                 ["계속 이어서 답변하라"],
             ],
-            theme="default",  # 테마 변경 가능
+            theme="default",  # 원하는 테마로 변경 가능
         )
 
         with gr.Accordion("시스템 프롬프트 및 옵션 설정", open=False):
@@ -159,26 +165,81 @@ with gr.Blocks() as demo:
         gr.Markdown("### CSV 파일 업로드 및 Parquet 변환")
         with gr.Row():
             with gr.Column():
-                csv_file = gr.File(label="CSV 파일 업로드", type="filepath")
+                csv_file = gr.File(label="CSV 파일 업로드", type="file")
                 upload_button = gr.Button("업로드 및 변환")
                 upload_status = gr.Textbox(label="업로드 상태", interactive=False)
                 parquet_preview = gr.Markdown(label="Parquet 파일 ���리보기")
-                
+                download_button = gr.File(label="Parquet 파일 다운로드", file=None, interactive=False)
+
                 # 업로드 버튼 클릭 시 실행할 함수
+                def handle_csv_upload(file):
+                    message, parquet_filename = upload_csv(file.name)
+                    if parquet_filename:
+                        # 파일을 다운로드할 수 있도록 경로 설정
+                        with open(parquet_filename, "rb") as f:
+                            data = f.read()
+                        return message, parquet_preview.update(value=load_parquet(parquet_filename)), gr.File.update(value=(parquet_filename, data))
+                    else:
+                        return message, "", None
+
                 upload_button.click(
-                    upload_csv,
+                    handle_csv_upload,
                     inputs=csv_file,
-                    outputs=[upload_status, parquet_preview]
+                    outputs=[upload_status, parquet_preview, download_button]
                 )
         
         gr.Markdown("### 기존 Parquet 파일")
         gr.Markdown(f"**test.parquet 파일 내용:**\n```markdown\n{test_parquet_content}\n```")
 
+    with gr.Tab("챗봇"):
+        gr.Markdown("### Parquet 파일 업로드 및 질문하기")
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                parquet_upload = gr.File(label="Parquet 파일 업로드", type="file")
+                parquet_upload_button = gr.Button("업로드")
+                parquet_upload_status = gr.Textbox(label="업로드 상태", interactive=False)
+                parquet_preview_chat = gr.Markdown(label="Parquet 파일 미리보기")
+                # 상태를 저장할 Hidden State
+                parquet_data_state = gr.State()
+
+                def handle_parquet_upload(file):
+                    message, parquet_content, parquet_json = upload_parquet(file.name)
+                    if parquet_json:
+                        return message, parquet_preview_chat.update(value=parquet_content), parquet_data_state.update(value=parquet_json)
+                    else:
+                        return message, gr.Markdown.update(value=""), parquet_data_state.update(value=None)
+
+                parquet_upload_button.click(
+                    handle_parquet_upload,
+                    inputs=parquet_upload,
+                    outputs=[parquet_upload_status, parquet_preview_chat, parquet_data_state]
+                )
+
+        gr.Markdown("### LLM과 대화하기")
+        chat_interface = gr.ChatInterface(
+            fn=respond,
+            examples=[
+                ["패션 코드 실행"],
+                ["UHD 이미지 코드 실행"],
+                ["MixGEN 코드 실행"],
+                ["test.parquet 실행"],
+                ["상세한 사용 방법을 마치 화면을 보면서 설명하듯이 4000 토큰 이상 자세히 설명하라"],
+                ["FAQ 20건을 상세하게 작성하라. 4000토큰 이상 사용하라."],
+                ["사용 방법과 차별점, 특징, 강점을 중심으로 4000 토큰 이상 유튜브 영상 스크립트 형태로 작성하라"],
+                ["본 서비스를 SEO 최적화하여 블로그 포스트(배경 및 필요성, 기존 유사 서비스와 비교하여 특장점, 활용처, 가치, 기대효과, 결론을 포함)로 4000 토큰 이상 작성하라"],
+                ["특허 출원에 활용할 기술 및 비즈니스모델 측면을 포함하여 특허 출원서 구성에 맞게 혁신적인 창의 발명 내용을 중심으로 4000 토큰 이상 작성하라."],
+                ["계속 이어서 답변하라"],
+            ],
+            theme="default",  # 원하는 테마로 변경 가능
+        )
+
     gr.Markdown("## 주의 사항")
     gr.Markdown("""
     - **CSV 업로드**: CSV 파일을 업로드하면 자동으로 Parquet 파일로 변환됩니다. CSV 파일은 반드시 **콤마(`,`)**로 구분되어야 합니다.
     - **Parquet 미리보기**: 업로드된 Parquet 파일의 첫 10개 행이 미리보기로 표시됩니다.
     - **LLM과의 대화**: 변환된 Parquet 파일 내용을 기반으로 LLM이 응답을 생성합니다.
+    - **Parquet 다운로드**: 변환된 Parquet 파일을 다운로드하려면 변환된 파일 옆의 다운로드 링크를 클릭하세요.
+    - **챗봇 Parquet 업로드**: 챗봇 탭에서 Parquet 파일을 업로드하면 해당 데이터를 기반으로 질문과 답변을 진행할 수 있습니다.
     """)
 
     gr.Markdown("### Gradio 인터페이스를 사용하여 LLM 모델과 상호작용하세요!")