Update app.py

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@@ -157,8 +157,11 @@ textarea, input[type="text"] {
 
 # Gradio Blocks 인터페이스 설정
 with gr.Blocks(css=css) as demo:
-    gr.Markdown("# LLM 서비스 인터페이스")
-
+    gr.Markdown("# My RAG: LLM이 나만의 데이터로 학습한 콘텐츠 생성/답변")
+    gr.Markdown("### 1) 나만의 데이터를 텍스트로 입력하거나 CSV를 업로드하여 Parquet 포맷 데이터셋 자동 변환합니다.")
+    gr.Markdown("### 2) Parquet 포맷 데이터셋을 업로드하면, LLM이 맞춤 학습 데이터로 활용하여 응답을 시작합니다.")
+    gr.Markdown("### Tip) '예제'를 통해 다양한 활용 방법을 체험하고 응용해 보세요.")   
+    
     # 첫 번째 탭: 챗봇 데이터 업로드 (탭 이름 변경: "My 데이터셋+LLM")
     with gr.Tab("My 데이터셋+LLM"):
         gr.Markdown("### Parquet 파일 업로드 및 질문하기")
@@ -274,18 +277,8 @@ with gr.Blocks(css=css) as demo:
                     outputs=[convert_status, parquet_preview_convert, download_parquet_convert]
                 )
 
-    # 주의 사항
-    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**: 업로드된 Parquet 파일 내용을 기반으로 LLM이 응답을 생성합니다.
-    - **Parquet 다운로드**: 변환된 Parquet 파일을 다운로드하려면 변환된 파일 옆의 다운로드 링크를 클릭하세요.
-    - **My 데이터셋+LLM**: 첫 번째 탭에서 Parquet 파일을 업로드하면 해당 데이터를 기반으로 질문과 답변을 진행할 수 있습니다.
-    - **Text to My 데이터셋**: 세 번째 탭에서 텍스트를 입력하면 자동으로 CSV로 변환되고, 다시 Parquet 파일로 전환되어 다운로드할 수 있습니다.
-    """)
-
-    gr.Markdown("### Gradio 인터페이스를 사용하여 LLM 모델과 상호작용하세요!")
+
+    gr.Markdown("### [email protected]")
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()