Update app.py

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@@ -89,48 +89,33 @@ def extract_info(image_path):
     df_result = pd.DataFrame([flat_dict]).T.reset_index()
     df_result.columns = ["Field", "Value"]
 
-    # CSV 파일로 저장
-    tmp_dir = tempfile.mkdtemp()
-    csv_path = os.path.join(tmp_dir, "namecard_example.csv")
-    df_result.to_csv(csv_path, index=False)
 
-    return json_result, df_result, csv_path
+    return json_result, df_result
 
 
 # 🔧 Gradio 인터페이스 구성
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## 📇 명함 정보 자동 추출기")
-    gr.Markdown("명함 이미지를 업로드하면 정보를 JSON과 테이블 형식으로 추출하고, CSV로 저장할 수 있습니다.")
+    gr.Markdown("명함 이미지를 업로드하면 정보를 JSON과 테이블 형식으로 추출합니다.")
 
     with gr.Row():
-        # 📤 사용자 입력 (이미지 업로드 및 버튼)
         with gr.Column():
             image_input = gr.Image(type="filepath", label="명함 이미지 업로드")
             extract_btn = gr.Button("📤 정보 추출하기")
 
-        # 📋 출력 영역 (JSON, 테이블, 다운로드 버튼)
         with gr.Column():
             json_output = gr.Textbox(label="📄 추출된 JSON", lines=8)
             table_output = gr.Dataframe(label="📋 추출된 정보 (표 형태)", interactive=False)
-            download_btn = gr.Button("📥 CSV 다운로드 받기")
-            file_output = gr.File(label="", visible=False)
-            csv_output = gr.File(label="📥 CSV 다운로드", visible=True, interactive=False)
 
-    # 추출 함수 실행
+    # 버튼 클릭 시 정보 추출 함수 실행
     extract_btn.click(
-        fn=extract_info,
+        fn=extract_info, 
         inputs=image_input,
-        outputs=[json_output, table_output, file_output]
-    )
-    
-    # 버튼 누르면 file_output 값을 csv_output에 복사
-    download_btn.click(
-        fn=lambda path: gr.File.update(value=path),
-        inputs=file_output,
-        outputs=csv_output
+        outputs=[json_output, table_output]
     )
 
 
+
 # 앱 실행
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()