Update app.py

app.py

@@ -14,16 +14,28 @@ if API_KEY:
 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'])
+# 1. 기존 데이터 로드 및 전처리
+original_df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/kairess/mental-health-chatbot/master/wellness_dataset_original.csv')
+original_df = original_df.drop(columns=['Unnamed: 3'], errors='ignore')
+original_df = original_df.dropna(subset=['유저', '챗봇'])
+
+# 2. 새로운 데이터셋 로드 및 전처리
+new_data_url = 'https://gist.githubusercontent.com/kimminchear/469d84e61bad0334b34a58a030e4a27a/raw/260bde0f335b2bb365a9837e6a6105a93b0b957d/2025_gpdba.csv'
+new_df = pd.read_csv(new_data_url)
+# 새로운 데이터셋의 컬럼명이 '유저'와 '챗봇'과 다를 경우, 여기에 맞춰서 변경해야 합니다.
+# 예시: new_df = new_df.rename(columns={'질문': '유저', '답변': '챗봇'})
+new_df = new_df.dropna(subset=['유저', '챗봇']) # 결측값 제거
+
+# 3. 두 데이터프레임 병합 (concatenate)
+df = pd.concat([original_df, new_df], ignore_index=True)
 
 model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sbert-nli')
 
-print("데이터셋 임베딩을 미리 계산 중입니다. 이 과정은 시간이 소요됩니다...")
+print(f"총 {len(df)}개의 질문-답변 쌍에 대해 데이터셋 임베딩을 다시 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.")
 
+# 나머지 함수는 동일합니다.
 def call_gemini_api(question):
     try:
         llm_model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash')
@@ -58,8 +70,8 @@ demo = gr.Interface(
     fn=chatbot,
     inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="질문을 입력해 주세요...", label="질문", elem_id="user_question_input"),
     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"
+    title="또래 상담 챗봇 2.0",
+    description="데이터셋이 확장되어 더 많은 질문에 대해 정확한 답변을 제공합니다. 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)