Update app.py

app.py

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+import os
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 import gradio as gr
 from google import generativeai as genai
 
-
 API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
 
 if API_KEY:
+    genai.configure(api_key=API_KEY)
+    print("API 키가 성공적으로 설정되었습니다.")
 else:
     raise ValueError("API 키가 설정되지 않았습니다. Hugging Face Spaces의 Repository secrets에 'GOOGLE_API_KEY'를 설정해주세요.")
 
-
 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/kairess/mental-health-chatbot/master/wellness_dataset_original.csv')
 df = df.drop(columns=['Unnamed: 3'], errors='ignore')
 df = df.dropna(subset=['유저', '챗봇'])
 
-
 model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sbert-nli')
 
-
 print("데이터셋 임베딩을 미리 계산 중입니다. 이 과정은 시간이 소요됩니다...")
 df['embedding'] = df['유저'].apply(lambda x: model.encode(x))
 print("임베딩 계산이 완료되었습니다! 이제 챗봇 응답이 훨씬 빨라집니다.")
 
-
 def call_gemini_api(question):
     try:
         llm_model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5')
+        response = llm_model.generate_content(question)
+        return response.text
+    except Exception as e:
         print(f"API 호출 중 오류 발생: {e}")
         return f"죄송합니다. API 호출 중 오류가 발생했습니다: {e}"
 
-
-COSINE_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.8
-
+COSINE_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.75
 
 def chatbot(user_question):
     try:
         user_embedding = model.encode(user_question)
+        similarities = df['embedding'].apply(lambda x: cosine_similarity([user_embedding], [x])[0][0])
+        best_match_index = similarities.idxmax()
+        best_score = similarities.loc[best_match_index]
+        best_match_row = df.loc[best_match_index]
+
+        if best_score >= COSINE_SIMILARITY_THRESHOLD:
+            answer = best_match_row['챗봇']
+            print(f"유사도 기반 답변. 점수: {best_score}")
+            return answer
+        else:
+            print(f"유사도 임계값({COSINE_SIMILARITY_THRESHOLD}) 미만. Gemini 모델을 호출합니다. 점수: {best_score}")
+            return call_gemini_api(user_question)
+    except Exception as e:
         print(f"챗봇 실행 중 오류 발생: {e}")
         return f"죄송합니다. 챗봇 실행 중 오류가 발생했습니다: {e}"
 
-
 demo = gr.Interface(
     fn=chatbot,
     inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="질문을 입력해 주세요...", label="질문", elem_id="user_question_input"),
-    description="5분 동안 대화하여 주시고 다음의 링크를 클릭하여 꼭 설문조사에 참여해주세요! https://forms.gle/eWtyejQaQntKbbxG8"
-)
-
+    outputs=gr.Textbox(lines=5, label="챗봇 답변"),
+    title="또래 상담 챗봇",
+    description="5분 동안 대화하여 주시고 다음의 링크를 클릭하여 꼭 설문조사에 참여해주세요! https://forms.gle/eWtyejQaQntKbbxG8")
 
 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)