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@@ -1,1939 +0,0 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-# ──────────────────────────────── BOOTSTRAP (must be first) ────────────────────────────────
-import os, pathlib, io, json, random
-
-HOME = pathlib.Path.home()                               # ✅ 실행 사용자 홈 디렉터리 (쓰기 가능)
-APP_DIR = pathlib.Path(__file__).parent.resolve()
-
-# Streamlit 홈/설정
-STREAMLIT_DIR = HOME / ".streamlit"
-STREAMLIT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-os.environ["STREAMLIT_HOME"] = str(STREAMLIT_DIR)
-os.environ["STREAMLIT_SERVER_HEADLESS"] = "true"
-os.environ["STREAMLIT_BROWSER_GATHER_USAGE_STATS"] = "false"
-
-# ✅ HF/Transformers 캐시: 홈 밑의 .cache 사용 (필요 시 HF_CACHE_ROOT로 오버라이드 가능)
-CACHE_ROOT = pathlib.Path(os.environ.get("HF_CACHE_ROOT", HOME / ".cache" / f"u{os.getuid()}"))
-HF_HOME              = CACHE_ROOT / "hf-home"
-TRANSFORMERS_CACHE   = CACHE_ROOT / "hf-cache"
-HUB_CACHE            = CACHE_ROOT / "hf-cache"
-TORCH_HOME           = CACHE_ROOT / "torch-cache"
-XDG_CACHE_HOME       = CACHE_ROOT / "xdg-cache"
-
-# 폴더 생성 (권한 오류가 나면 /tmp로 자동 폴백)
-try:
-    for p in [HF_HOME, TRANSFORMERS_CACHE, HUB_CACHE, TORCH_HOME, XDG_CACHE_HOME]:
-        p.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-except PermissionError:
-    TMP_ROOT = pathlib.Path("/tmp") / f"hf-cache-u{os.getuid()}"
-    HF_HOME              = TMP_ROOT / "hf-home"
-    TRANSFORMERS_CACHE   = TMP_ROOT / "hf-cache"
-    HUB_CACHE            = TMP_ROOT / "hf-cache"
-    TORCH_HOME           = TMP_ROOT / "torch-cache"
-    XDG_CACHE_HOME       = TMP_ROOT / "xdg-cache"
-    for p in [HF_HOME, TRANSFORMERS_CACHE, HUB_CACHE, TORCH_HOME, XDG_CACHE_HOME]:
-        p.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-
-os.environ["HF_HOME"]               = str(HF_HOME)
-os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"]    = str(TRANSFORMERS_CACHE)
-os.environ["HUGGINGFACE_HUB_CACHE"] = str(HUB_CACHE)
-os.environ["TORCH_HOME"]            = str(TORCH_HOME)
-os.environ["XDG_CACHE_HOME"]        = str(XDG_CACHE_HOME)
-os.environ.setdefault("TOKENIZERS_PARALLELISM", "false")
-os.environ.setdefault("HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER", "1")
-
-from huggingface_hub import hf_hub_download
-import pandas as pd
-import streamlit as st
-import requests
-from streamlit.components.v1 import html
-from css import render_message, render_chip_buttons, log_and_render, replay_log, _get_colors
-
-#st.success("🎉 앱이 성공적으로 시작되었습니다! 라이브러리 설치 성공!")
-
-# ──────────────────────────────── Dataset Repo 설정 ────────────────────────────────
-HF_DATASET_REPO = os.getenv("HF_DATASET_REPO", "emisdfde/moai-travel-data")
-HF_DATASET_REV  = os.getenv("HF_DATASET_REV", "main")
-
-def _is_pointer_bytes(b: bytes) -> bool:
-    head = b[:2048].decode(errors="ignore").lower()
-    return (
-        "version https://git-lfs.github.com/spec/v1" in head
-        or "git-lfs" in head
-        or "xet" in head          # e.g. xet 포인터
-        or "pointer size" in head
-    )
-
-def _read_csv_bytes(b: bytes) -> pd.DataFrame:
-    try:
-        return pd.read_csv(io.BytesIO(b), encoding="utf-8")
-    except UnicodeDecodeError:
-        return pd.read_csv(io.BytesIO(b), encoding="cp949")
-
-def load_csv_smart(local_path: str,
-                   hub_filename: str | None = None,
-                   repo_id: str = HF_DATASET_REPO,
-                   repo_type: str = "dataset",
-                   revision: str = HF_DATASET_REV) -> pd.DataFrame:
-    # hub_filename 생략 시 로컬 파일명 사용
-    if hub_filename is None:
-        hub_filename = os.path.basename(local_path)
-    # 1) 로컬 우선
-    if os.path.exists(local_path):
-        with open(local_path, "rb") as f:
-            data = f.read()
-        if not _is_pointer_bytes(data):
-            return _read_csv_bytes(data)
-    # 2) 허브 다운로드
-    cached = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=hub_filename,
-                             repo_type=repo_type, revision=revision)
-    try:
-        return pd.read_csv(cached, encoding="utf-8")
-    except UnicodeDecodeError:
-        return pd.read_csv(cached, encoding="cp949")
-
-def load_json_smart(local_path: str,
-                    hub_filename: str | None = None,
-                    repo_id: str = HF_DATASET_REPO,
-                    repo_type: str = "dataset",
-                    revision: str = HF_DATASET_REV):
-    if hub_filename is None:
-        hub_filename = os.path.basename(local_path)
-    if os.path.exists(local_path):
-        with open(local_path, "rb") as f:
-            data = f.read()
-        if not _is_pointer_bytes(data):
-            return json.loads(data.decode("utf-8"))
-    cached = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=hub_filename,
-                             repo_type=repo_type, revision=revision)
-    with open(cached, "r", encoding="utf-8") as f:
-        return json.load(f)
-
-# ──────────────────────────────── 데이터 로드 ────────────────────────────────
-travel_df         = load_csv_smart("trip_emotions.csv",      "trip_emotions.csv")
-external_score_df = load_csv_smart("external_scores.csv",    "external_scores.csv")
-festival_df       = load_csv_smart("festivals.csv",          "festivals.csv")
-weather_df        = load_csv_smart("weather.csv",            "weather.csv")
-package_df        = load_csv_smart("packages.csv",           "packages.csv")
-master_df         = load_csv_smart("countries_cities.csv",   "countries_cities.csv")
-theme_title_phrases = load_json_smart("theme_title_phrases.json", "theme_title_phrases.json")
-
-# 필수 컬럼 가드
-for col in ("여행나라", "여행도시", "여행지"):
-    if col not in travel_df.columns:
-        st.error(f"'travel_df'에 '{col}' 컬럼이 없습니다. 실제 컬럼: {travel_df.columns.tolist()}")
-        st.stop()
-
-# ──────────────────────────────── chat_a import & 초기화 ────────────────────────────────
-from chat_a import (
-    init_datasets,  # ⬅️ 새로 추가된 지연 초기화 함수
-    analyze_emotion,
-    detect_intent,
-    extract_themes,
-    recommend_places_by_theme,
-    detect_location_filter,
-    generate_intro_message,
-    theme_ui_map,
-    ui_to_theme_map,
-    theme_opening_lines,
-    intent_opening_lines,
-    apply_weighted_score_filter,
-    get_highlight_message,
-    get_weather_message,
-    get_intent_intro_message,
-    recommend_packages,
-    handle_selected_place,
-    generate_region_intro,
-    parse_companion_and_age,
-    filter_packages_by_companion_age,
-    make_top2_description_custom,
-    format_summary_tags_custom,
-    make_companion_age_message
-)
-
-# ──────────────────────────────── LLM ────────────────────────────────
-OLLAMA_HOST = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://localhost:11434")
-OLLAMA_MODEL = os.getenv("OLLAMA_MODEL", "gemma2:9b")
-OLLAMA_TIMEOUT = int(os.getenv("OLLAMA_TIMEOUT", "300"))
-
-# --- CPU 속도 튜닝 파라미터 ---
-FAST_MODE = True
-LLM_THREADS = int(os.getenv("LLM_THREADS", str(os.cpu_count() or 8)))  # 필요시 ENV로 덮어쓰기
-LLM_NUM_PREDICT = 80 if FAST_MODE else 200   # 생성 토큰 상한 (CPU 9B는 80~128이 쾌적)
-LLM_NUM_CTX = 1024 if FAST_MODE else 2048    # 컨텍스트 창 (작을수록 빨라짐)
-HISTORY_WINDOW = 4                           # 최근 N개의 메시지만 LLM에 전달
-
-
-KOREAN_SYSTEM_PROMPT = """당신은 한국어 어시스턴트입니다. 항상 한국어로 답하세요."""
-
-STRUCTURED_EXTRACTION_SYSTEM = """\
-You are a travel assistant that extracts structured fields from Korean user queries.
-Return ONLY a valid JSON object:
-{
-  "emotion": "happy|sad|stressed|excited|tired|none",
-  "intent": "beach|hiking|shopping|food|museum|relaxing|none",
-  "country_hint": "",
-  "city_hint": "",
-  "themes_hint": ["<0..3 words>"],
-  "notes": "<very short reasoning in Korean>"
-}
-If unknown, use "none" or "" and NEVER add extra text outside JSON.
-"""
-def to_llm_mode():
-    # 같은 렌더 사이클에서 여러 번 호출되어도 1회만 동작하게 가드
-    if not st.session_state.get("_llm_triggered"):
-        st.session_state["_llm_triggered"] = True
-        st.session_state["llm_mode"] = True
-        st.session_state["llm_intro_needed"] = True
-        st.rerun()
-
-def _ensure_llm_state():
-    st.session_state.setdefault("llm_mode", False)
-    st.session_state.setdefault("llm_inline", False)
-    st.session_state.setdefault("llm_intro_needed", False)
-    st.session_state.setdefault("llm_msgs", [])
-
-def show_llm_inline():
-    _ensure_llm_state()
-    st.session_state["llm_inline"] = True
-    st.session_state["llm_intro_needed"] = True
-        
-def _build_structured_user_prompt(user_text: str) -> str:
-    # 불필요한 래핑 없이, 모델이 JSON만 내도록 깔끔히 전달
-    return user_text.strip()
-
-def _ollama_healthcheck():
-    base = OLLAMA_HOST.rstrip("/")
-    # 1) 서버 살아있는지
-    try:
-        r = requests.get(f"{base}/api/version", timeout=5)
-        r.raise_for_status()
-    except requests.RequestException as e:
-        st.error(f"❌ Ollama 연결 실패: {e}  (host={OLLAMA_HOST})")
-        return False
-
-    # 2) 모델 설치 여부
-    try:
-        tags = requests.get(f"{base}/api/tags", timeout=5).json()
-        names = [m.get("name") for m in tags.get("models", [])]
-        if OLLAMA_MODEL not in names:
-            st.warning(f"⚠️ 모델 미설치: `{OLLAMA_MODEL}`. 서버에서 `ollama pull {OLLAMA_MODEL}` 실행 필요.")
-    except requests.RequestException as e:
-        st.warning(f"모델 목록 조회 실패: {e}")
-
-    return True
-
-    
-def _call_ollama_chat(messages, model=OLLAMA_MODEL, temperature=0.8, top_p=0.9, top_k=40, repeat_penalty=1.1, system_prompt=None):
-    url = f"{OLLAMA_HOST}/api/chat"
-    _msgs = []
-    if system_prompt:
-        _msgs.append({"role": "system", "content": system_prompt})
-    _msgs.extend(messages)
-
-    payload = {
-        "model": model,
-        "messages": _msgs,
-        "options": {"temperature": temperature, "top_p": top_p, "top_k": top_k, "repeat_penalty": repeat_penalty},
-        "stream": False,
-    }
-    try:
-        r = requests.post(url, json=payload, timeout=OLLAMA_TIMEOUT)
-        r.raise_for_status()
-        return (r.json().get("message") or {}).get("content", "") or ""
-    except requests.Timeout:
-        st.error(f"⏱️ Ollama 타임아웃({OLLAMA_TIMEOUT}s). host={OLLAMA_HOST}, model={model}")
-    except requests.ConnectionError as e:
-        st.error(f"🔌 연결 실패: {e}  (host={OLLAMA_HOST})")
-    except requests.HTTPError as e:
-        try:
-            detail = r.text[:500]
-        except Exception:
-            detail = str(e)
-        st.error(f"HTTP {r.status_code}: {detail}")
-    except requests.RequestException as e:
-        st.error(f"요청 오류: {e}")
-    return ""
-
-
-def call_ollama_stream(messages, *, model: str = OLLAMA_MODEL,
-                       temperature: float = 0.7, top_p: float = 0.9,
-                       top_k: int = 20, repeat_penalty: float = 1.1,
-                       num_predict: int = LLM_NUM_PREDICT, num_ctx: int = LLM_NUM_CTX,
-                       system_prompt: str | None = None):
-    url = f"{OLLAMA_HOST}/api/chat"
-    _msgs = []
-    if system_prompt:
-        _msgs.append({"role": "system", "content": system_prompt})
-    _msgs.extend(messages)
-
-    payload = {
-        "model": model,
-        "messages": _msgs,
-        "options": {
-            "temperature": temperature,
-            "top_p": top_p,
-            "top_k": top_k,
-            "repeat_penalty": repeat_penalty,
-            "num_predict": num_predict,
-            "num_ctx": num_ctx,
-            "num_thread": LLM_THREADS,   # ✅ CPU 스레드 수
-            # "use_mmap": True,          # (옵션) 첫 토큰 지연 줄이기 시도
-        },
-        "stream": True,
-    }
-
-    with requests.post(url, json=payload, stream=True, timeout=OLLAMA_TIMEOUT) as resp:
-        resp.raise_for_status()
-        for line in resp.iter_lines(decode_unicode=True):
-            if not line:
-                continue
-            data = json.loads(line)
-            if data.get("done"):
-                break
-            chunk = (data.get("message") or {}).get("content", "")
-            if chunk:
-                yield chunk
-
-                
-def _llm_structured_extract(user_text: str):
-    out = _call_ollama_chat(
-        [
-            {"role": "system", "content": STRUCTURED_EXTRACTION_SYSTEM},
-            {"role": "user", "content": _build_structured_user_prompt(user_text)}
-        ],
-        system_prompt=None  # 위에서 system으로 이미 넣었음
-    )
-    try:
-        data = json.loads(out)
-    except Exception:
-        data = {}
-    data.setdefault("emotion", "none")
-    data.setdefault("intent", "none")
-    data.setdefault("country_hint", "")
-    data.setdefault("city_hint", "")
-    data.setdefault("themes_hint", [])
-    data.setdefault("notes", "")
-    return data
-
-# ──────────────────────────────── Streamlit용 LLM 모드 UI ────────────────────────────────
-def render_llm_followup(chat_container, inline=False):
-    _ensure_llm_state()
-
-    st.markdown("### ◎ LLM 질문")
-
-    for m in st.session_state.get("llm_msgs", []):
-        with st.chat_message(m["role"]):
-            st.markdown(m["content"])
-
-    user_msg = st.chat_input("무엇이든 물어보세요 (종료하려면 '종료' 입력)", key="llm_query")
-    if not user_msg:
-        return
-
-    text = user_msg.strip()
-
-    # 종료 명령
-    if text in {"종료", "quit", "exit"}:
-        st.session_state["llm_inline"] = False
-        st.session_state["llm_mode"] = False
-        st.rerun()
-        return
-
-    # 대화 저장
-    st.session_state.setdefault("llm_msgs", [])
-    st.session_state["llm_msgs"].append({"role": "user", "content": text})
-
-    # ✅ 히스토리 슬라이스(최근 N개만 전송)
-    def _last_msgs(n=HISTORY_WINDOW):
-        hist = st.session_state["llm_msgs"]
-        return hist[-n:] if len(hist) > n else hist
-        
-    # ✅ 스트리밍 호출로 변경
-    try:
-        with st.chat_message("assistant"):
-            msgs = _last_msgs()  # ⬅️ 여기!
-            full_text = st.write_stream(
-                call_ollama_stream(
-                    msgs,
-                    model=OLLAMA_MODEL,
-                    system_prompt=KOREAN_SYSTEM_PROMPT,
-                    # num_predict/num_ctx는 기본값(상단 상��) 사용
-                )
-            )
-        st.session_state["llm_msgs"].append({"role": "assistant", "content": full_text})
-    except requests.Timeout:
-        st.error(f"⏱️ Ollama 타임아웃({OLLAMA_TIMEOUT}s). host={OLLAMA_HOST}, model={OLLAMA_MODEL}")
-        st.session_state["llm_msgs"].append({"role": "assistant", "content": "⚠️ 타임아웃이 발생했습니다."})
-    except requests.RequestException as e:
-        st.error(f"요청 오류: {e}")
-        st.session_state["llm_msgs"].append({"role": "assistant", "content": "⚠️ LLM 호출 중 오류가 발생했습니다."})
-
-    st.rerun()
-
-    
-def render_llm_inline_if_open(chat_container):
-    """llm_inline 플래그가 켜져 있으면 인라인 LLM 패널을 그립니다."""
-    _ensure_llm_state()
-    if st.session_state.get("llm_inline", False):
-        render_llm_followup(chat_container, inline=True)
-        
-# 지연 초기화: import 시점에는 데이터 접근 금지, 여기서 한 번만 주입
-init_datasets(
-    travel_df=travel_df,
-    festival_df=festival_df,
-    external_score_df=external_score_df,
-    weather_df=weather_df,
-    package_df=package_df,
-    master_df=master_df,
-    theme_title_phrases=theme_title_phrases,
-)
-# ───────────────────────────────────── streamlit용 함수
-def init_session():
-    if "chat_log" not in st.session_state:
-        st.session_state.chat_log = []
-    if "mode" not in st.session_state:
-        st.session_state.mode = None
-    if "user_input" not in st.session_state:
-        st.session_state.user_input = ""
-    if "selected_theme" not in st.session_state:
-        st.session_state.selected_theme = None
-
-def make_key(row) -> tuple[str, str]:
-    """prev 에 넣고 꺼낼 때 쓰는 고유키(여행지, 여행도시)"""
-    return (row["여행지"], row["여행도시"])
-
-# ───────────────────────────────────── streamlit 영역 선언
-st.set_page_config(page_title="여행은 모두투어 : 모아(MoAi)", layout="centered")
-accent = _get_colors().get("accent", "#0B8A5A")
-st.markdown(
-    f"""
-    <h3 style="color:{accent}; font-weight:1000; margin:0.25rem 0 1rem;">
-      🅼 여행은 모두투어, 추천은 모아(MoAi)
-    </h3>
-    """,
-    unsafe_allow_html=True,
-)
-
-# 고정 이미지 URL
-#BG_URL = "https://plus.unsplash.com/premium_photo-1679830513869-cd3648acb1db?q=80&w=2127&auto=format&fit=crop&ixlib=rb-4.1.0&ixid=M3wxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8fA%3D%3D"
-
-# === 배경 설정 UI (수정됨) ===
-st.sidebar.subheader("🎨 배경 설정")
-st.sidebar.toggle("배경 이미지 사용", key="bg_on", value=True)
-
-# 1. '배경 이미지 사용'이 ON일 때만 이미지 관련 옵션 표시
-if st.session_state.bg_on:
-    with st.sidebar.expander("이미지 배경 옵션", expanded=True):
-        st.text_input("배경 이미지 URL", key="bg_url", value="https://images.unsplash.com/photo-1506744038136-46273834b3fb")
-        st.slider("배경 이미지 오버레이 (%)", 0, 100, 85, key="bg_overlay_pct")
-# 2. '배경 이미지 사용'이 OFF일 때만 단색 관련 옵션 표시
-else:
-    with st.sidebar.expander("단색 배경 옵션", expanded=True):
-        # 추천 색상 팔레트를 버튼으로 구현
-        palette = {
-            "Light Gray": "#F1F1F1",
-            "Mint": "#E3E8E3",
-            "Sky Blue": "#D9E1E2",
-            "Beige": "#F0F0EC"
-        }
-        selected_color_name = st.radio(
-            "추천 색상",
-            options=palette.keys(),
-            key="selected_color_name",
-            horizontal=True # 버튼을 가로로 배열
-        )
-        
-        #선택된 라디오 버튼의 색상 코드를 color_picker의 기본값으로 사용
-        st.color_picker(
-            "색상 직접 선택",
-            key="bg_color",
-            value=palette[selected_color_name]
-        )
-
-
-def apply_background():
-    # 보호: 기존 ::before 배경이 있으면 끄기 (겹침/끊김 방지)
-    base_reset_css = """
-    <style>
-    .stApp::before, .block-container::before { content:none !important; }
-    /* 입력박스 아래 여백 */
-    div[data-testid="stTextInput"] { margin-bottom:18px !important; }
-    </style>
-    """
-    st.markdown(base_reset_css, unsafe_allow_html=True)
-
-    if st.session_state.get("bg_on") and st.session_state.get("bg_url"):
-        url = st.session_state["bg_url"]
-        overlay_alpha = float(st.session_state.get("bg_overlay_pct", 15)) / 100.0
-        
-        # ✅ 이미지 배경 (메인 컨텐츠 영역에만 고정 배경 적용)
-        st.markdown(f"""
-        <style>
-        /* 상단·배경 투명 처리 */
-        header[data-testid="stHeader"],
-        main, section.main {{ background: transparent !important; }}
-
-        [data-testid="stAppViewContainer"] {{
-            background: url('{url}') center / cover no-repeat fixed;
-            position: relative; 
-            z-index: 0;
-        }}
-
-        /* 오버레이: 이미지 위에 흰색 막을 얹어 가독성 확보 */
-        [data-testid="stAppViewContainer"]::after {{
-            content: "";
-            position: absolute; 
-            inset: 0;
-            background: rgba(255, 255, 255, {overlay_alpha});
-            z-index: -1;
-            pointer-events: none;
-        }}
-
-        /* 컨텐츠와 사이드바가 배경보다 위에 오도록 */
-        .block-container, [data-testid="stSidebar"] {{
-            position: relative;
-            z-index: 1;
-        }}
-        
-        /* 모바일은 fixed 이슈가 있어 고정 해제 */
-        @media (max-width: 768px) {{
-            [data-testid="stAppViewContainer"] {{
-                background-attachment: initial;
-            }}
-        }}
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-
-    else:
-        # ✅ 단색 배경 (메인 컨텐츠 영역에만 적용)
-        color = st.session_state.get("bg_color", "#F1F1F1")
-        st.markdown(f"""
-        <style>
-        [data-testid="stAppViewContainer"] {{
-            background-color: {color} !important;
-        }}
-        </style>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-
-# 함수 호출
-apply_background()
-
-
-
-# ── P 글꼴 크기 14 px ───────────────────────────────────
-st.markdown("""
-<style>
-/* 기본 p 태그 글꼴 크기 */
-html, body, p {
-    font-size: 14px !important;   /* ← 14 px 고정 */
-    line-height: 1.5;            /* (선택) 가독성을 위한 줄간격 */
-}
-
-/* Streamlit 기본 마진 제거로 불필요한 여백 방지 (선택) */
-p {
-    margin-top: 0;
-    margin-bottom: 0.5rem;
-}
-</style>
-""", unsafe_allow_html=True)
-
-# ───────────────────────────────────── region mode
-def region_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
-              country_filter, city_filter, chat_container, log_and_render):
-    """region 모드(특정 나라, 도시를 직접 언급했을 경우) 전용 UI & 로직"""
-
-    # ────────────────── 세션 키 정의
-    region_key = "region_chip_selected"
-    prev_key   = "region_prev_recommended"
-    step_key = "region_step" 
-    sample_key = "region_sample_df"
-
-    # ────────────────── 0) 초기화
-    if step_key not in st.session_state:
-        st.session_state[step_key] = "recommend"
-        st.session_state[prev_key]  = set()
-        st.session_state.pop(sample_key, None)
-
-
-    # ────────────────── 1) restart 상태면 인트로만 출력하고 종료
-    if st.session_state[step_key] == "restart":
-        log_and_render(
-            "다시 여행지를 추천해드릴게요!<br>요즘 떠오르는 여행이 있으신가요?",
-            sender="bot",
-            chat_container=chat_container,
-            key="region_restart_intro"
-        )
-        return
-    
-    # ────────────────── 2) 추천 단계
-    if st.session_state[step_key] == "recommend":
-
-        # 2.1) 추천 문구 출력 (도시 또는 국가 기준)
-        city_exists = bool(city_filter) and city_filter in travel_df["여행도시"].values
-        country_exists = bool(country_filter) and country_filter in travel_df["여행나라"].values
-
-        # 존재하지 않는 도시인 경우
-        if city_filter and not city_exists:
-            intro = generate_region_intro('', country_filter)
-            log_and_render(
-                f"죄송해요. {city_filter}의 여행지는 아직 미정이에요.<br>하지만, {intro}",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="region_intro_invalid"
-            )
-        else:
-            # 정상적인 도시/국가일 경우
-            intro = generate_region_intro(city_filter, country_filter)
-            log_and_render(intro, 
-                            sender="bot",
-                            chat_container=chat_container,
-                            key="region_intro")
-
-        # 2.2) 여행지 후보 목록 필터링
-        df = travel_df.drop_duplicates(subset=["여행지"])
-        if city_exists:
-            df = df[df["여행도시"].str.contains(city_filter, na=False)]
-        elif country_exists:
-            df = df[df["여행나라"].str.contains(country_filter, na=False)]
-
-        # 2.3) 이전 추천 목록과 겹치지 않는 여행지만 남김
-        prev = st.session_state.setdefault(prev_key, set())
-        remaining = df[~df.apply(lambda r: make_key(r) in prev, axis=1)]
-        
-        # 추천 가능한 여행지가 없다면 종료 단계로 전환
-        if remaining.empty and sample_key not in st.session_state:
-            st.session_state[step_key] = "recommend_end"
-            st.rerun()
-            return
-        
-        
-        # 2.4) 샘플링 (이전 샘플이 없거나 비어 있으면 새로 추출)
-        if sample_key not in st.session_state or st.session_state[sample_key].empty:
-            sampled = remaining.sample(
-                n=min(3, len(remaining)), #최대 3개
-                random_state=random.randint(1, 9999)
-            )
-            st.session_state[sample_key] = sampled
-
-            # tuple 형태로 한꺼번에 추가
-            prev.update([make_key(r) for _, r in sampled.iterrows()])
-            st.session_state[prev_key] = prev
-        else:
-            sampled = st.session_state[sample_key]
-
-        loc_df = st.session_state[sample_key]
-
-        # 2.5) 추천 리스트 출력 & 칩 UI
-        message = (
-            "📌 추천 여행지 목록<br>가장 가고 싶은 곳을 골라주세요!<br><br>" +
-            "<br>".join([
-                f"{i+1}. <strong>{row.여행지}</strong> "
-                f"({row.여행나라}, {row.여행도시}) "
-                f"{getattr(row, '한줄설명', '설명이 없습니다')}"
-                for i, row in enumerate(loc_df.itertuples())
-            ])
-        )
-        with chat_container:
-            log_and_render(message, 
-                            sender="bot",
-                            chat_container=chat_container, 
-                            key=f"region_recommendation_{random.randint(1,999999)}"
-                            )
-            # 칩 버튼으로 추천지 중 선택받기
-            prev_choice = st.session_state.get(region_key, None)
-            choice = render_chip_buttons(
-                loc_df["여행지"].tolist() + ["다른 여행지 보기 🔄"],
-                key_prefix="region_chip",
-                selected_value=prev_choice
-            )
-            
-        # 2.7) 선택 결과 처리
-        if not choice or choice == prev_choice:
-            return
-        
-        if choice == "다른 여행지 보기 🔄":
-            log_and_render("다른 여행지 보기 🔄", 
-                   sender="user", 
-                   chat_container=chat_container, 
-                   key=f"user_place_refresh_{random.randint(1,999999)}")
-            
-            st.session_state.pop(sample_key, None)
-            st.rerun()
-            return
-        
-        # 2.8) 여행지 선택 완료 
-        st.session_state[region_key] = choice
-        st.session_state[step_key]   = "detail"
-        st.session_state.chat_log.append(("user", choice))
-
-
-        # 실제로 선택된 여행지만 prev에 기록
-        match = sampled[sampled["여행지"] == choice]
-        if not match.empty:
-            prev.add(make_key(match.iloc[0]))
-            st.session_state[prev_key] = prev
-
-        # 샘플 폐기
-        st.session_state.pop(sample_key, None)
-        st.rerun()
-        return
-
-    # ────────────────── 3) 추천 종료 단계: 더 이상 추천할 여행지가 없을 때
-    elif st.session_state[step_key] == "recommend_end":
-        with chat_container:
-            # 3.1) 메시지 출력
-            log_and_render(
-                "⚠️ 더 이상 새로운 여행지가 없어요.<br>다시 질문하시겠어요?",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="region_empty"
-            )
-            # 3.2) 재시작 여부 칩 버튼 출력
-            restart_done_key = "region_restart_done"
-            chip_ph = st.empty() 
-
-            if not st.session_state.get(restart_done_key, False):
-                with chip_ph:
-                    choice = render_chip_buttons( 
-                        ["예 🔄", "아니오 ❌"],
-                        key_prefix="region_restart"
-                    )
-            else:
-                choice = None
-
-            # 3.3) 아직 아무것도 선택하지 않은 경우
-            if choice is None:
-                return
-            
-            chip_ph.empty()  
-            st.session_state[restart_done_key] = True
-
-            # 3.4) 사용자 선택값 출력
-            log_and_render(
-                choice,
-                sender="user",
-                chat_container=chat_container,
-                key=f"user_restart_choice_{choice}"
-            )
-                    
-            # 3.5) 사용자가 재추천을 원하는 경우   
-            if choice == "예 🔄":
-                # 여행 추천 상태 초기화
-                for k in [region_key, prev_key, sample_key, restart_done_key]:
-                    st.session_state.pop(k, None)
-                chip_ph.empty()  
-
-                # 다음 추천 단계로 초기화
-                st.session_state["user_input_rendered"] = False
-                st.session_state["region_step"] = "restart"
-
-                log_and_render(
-                    "다시 여행지를 추천해드릴게요!<br>요즘 떠오르는 여행이 있으신가요?",
-                    sender="bot",
-                    chat_container=chat_container,
-                    key="region_restart_intro"
-                )
-                return
-            
-            # 3.6) 사용자가 종료를 선택한 경우
-            else:
-                log_and_render("여행 추천을 종료할게요. 필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️", 
-                               sender="bot", 
-                               chat_container=chat_container,
-                               key="region_exit")
-                st.stop()
-            return
-
-    
-    # ────────────────── 4) 여행지 상세 단계
-    if st.session_state[step_key] == "detail":
-        chosen = st.session_state[region_key]
-        # city 이름 뽑아서 세션에 저장
-        row = travel_df[travel_df["여행지"] == chosen].iloc[0]
-        st.session_state["selected_city"] = row["여행도시"]
-        st.session_state["selected_place"]  = chosen
-
-        log_and_render(chosen, 
-                       sender="user", 
-                       chat_container=chat_container,
-                       key=f"user_place_{chosen}")
-        handle_selected_place(
-            chosen,
-            travel_df, 
-            external_score_df,
-            festival_df, 
-            weather_df,
-            chat_container=chat_container
-        )
-        st.session_state[step_key] = "companion"
-        st.rerun()        
-        return
-
-
-    # ────────────────── 5) 동행·연령 받기 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "companion":
-        with chat_container:
-            # 5.1) 안내 메시지 출력
-            log_and_render(
-                "함께 가는 분이나 연령대를 알려주시면 더 딱 맞는 상품을 골라드릴게요!<br>"
-                "1️⃣ 동행 여부 (혼자 / 친구 / 커플 / 가족 / 단체)<br>"
-                "2️⃣ 연령대 (20대 / 30대 / 40대 / 50대 / 60대 이상)",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="ask_companion_age"
-            )
-
-            # 5.1.1) 동행 체크박스
-            st.markdown(
-                '<div style="font-size:14px; font-weight:600; margin:14px 0px 6px 0px;">👫 동행 선택</div>',
-                unsafe_allow_html=True
-            )
-            c_cols = st.columns(5)
-            comp_flags = {
-                "혼자":   c_cols[0].checkbox("혼자"),
-                "친구":   c_cols[1].checkbox("친구"),
-                "커플":   c_cols[2].checkbox("커플"),
-                "가족":   c_cols[3].checkbox("가족"),
-                "단체":   c_cols[4].checkbox("단체"),
-            }
-            companions = [k for k, v in comp_flags.items() if v]
-
-            # 5.1.2) 연령 체크박스
-            st.markdown(
-                '<div style="font-size:14px; font-weight:600; margin:0px 0px 6px 0px;">🎂 연령 선택</div>',
-                unsafe_allow_html=True
-            )
-            a_cols = st.columns(5)
-            age_flags = {
-                "20대": a_cols[0].checkbox("20대"),
-                "30대": a_cols[1].checkbox("30대"),
-                "40대": a_cols[2].checkbox("40대"),
-                "50대": a_cols[3].checkbox("50대"),
-                "60대 이상": a_cols[4].checkbox("60대 이상"),
-            }
-            age_group = [k for k, v in age_flags.items() if v]
-
-            # 5.1.3) 확인 버튼
-            confirm = st.button(
-                "추천 받기",
-                key="btn_confirm_companion",
-                disabled=not (companions or age_group),
-            )
-
-            # 5.2) 메시지 출력
-            if confirm:
-                # 사용자 버블 출력
-                user_msg = " / ".join(companions + age_group)
-                log_and_render(
-                    user_msg if user_msg else "선택 안 함",
-                    sender="user",
-                    chat_container=chat_container,
-                    key=f"user_comp_age_{random.randint(1,999999)}"
-                )
-
-                # 세션 저장
-                st.session_state["companions"] = companions or None
-                st.session_state["age_group"]  = age_group  or None
-
-                # 다음 스텝
-                st.session_state[step_key] = "package"
-                st.rerun()
-                return
-               
-    
-    # ────────────────── 6) 동행·연령 필터링· 패키지 출력 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "package":
-
-        # 패키지 버블을 이미 만들었으면 건너뜀
-        if st.session_state.get("package_rendered", False):
-            st.session_state[step_key] = "package_end"
-            return
-        
-        companions = st.session_state.get("companions")
-        age_group = st.session_state.get("age_group")
-        city = st.session_state.get("selected_city")
-        place = st.session_state.get("selected_place")
-
-        filtered = filter_packages_by_companion_age(
-            package_df, companions, age_group, city=city, top_n=2
-        )
-
-        if filtered.empty:
-            log_and_render(
-                "⚠️ 아쉽지만 지금 조건에 맞는 패키지가 없어요.<br>"
-                "다른 조건으로 다시 찾아볼까요?",
-                sender="bot", chat_container=chat_container,
-                key="no_package"
-            )
-            st.session_state[step_key] = "companion"   # 다시 입력 단계로
-            st.rerun()
-            return
-
-        combo_msg = make_companion_age_message(companions, age_group)
-        header = f"{combo_msg}"
-
-        # 패키지 카드 출력
-        used_phrases = set()
-        theme_row = travel_df[travel_df["여행지"] == place]
-        raw_theme = theme_row["통합테마명"].iloc[0] if not theme_row.empty else None
-        selected_ui_theme = theme_ui_map.get(raw_theme, (raw_theme,))[0]
-
-        title_candidates = theme_title_phrases.get(selected_ui_theme, ["추천"])
-        sampled_titles = random.sample(title_candidates,
-                                    k=min(2, len(title_candidates)))
-        
-        # 메시지 생성
-        pkg_msgs = [header]
-
-        for i, (_, row) in enumerate(filtered.iterrows(), 1):
-            desc, used_phrases = make_top2_description_custom(
-                row.to_dict(), used_phrases
-            )
-            tags = format_summary_tags_custom(row["요약정보"])
-            title_phrase = (sampled_titles[i-1] if i <= len(sampled_titles)
-                            else random.choice(title_candidates))
-            title = f"{city} {title_phrase} 패키지"
-            url = row.URL
-
-            pkg_msgs.append(
-                    f"{i}. <strong>{title}</strong><br>"
-                    f"🅼 {desc}<br>{tags}<br>"
-                    f'<a href="{url}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" '
-                    'style="text-decoration:none;font-weight:600;color:#009c75;">'
-                    '💚 바로가기&nbsp;↗</a>'
-                )
-        # 메시지 출력
-        log_and_render(
-                "<br><br>".join(pkg_msgs),
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key=f"pkg_bundle_{random.randint(1,999999)}"
-            )
-        
-        # 세션 정리
-        st.session_state["package_rendered"] = True
-        st.session_state[step_key] = "package_end"
-        show_llm_inline()
-        
-        # ✅ rerun 없이 같은 사이클에 인라인 LLM 패널을 바로 표시
-        render_llm_inline_if_open(chat_container)
-        return
-            
-    # ────────────────── 7) 종료 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "package_end":
-        # 인라인 LLM이 열려 있으면 안내 버블을 반복 출력하지 말고
-        # LLM 패널만 유지합니다.
-        if st.session_state.get("llm_inline", False):
-            render_llm_inline_if_open(chat_container)
-            return
-        # 인라인을 닫은 경우에만 마지막 인사와 전체 LLM 모드 진입
-        log_and_render("필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️",
-                       sender="bot", chat_container=chat_container,
-                     key="goodbye")
-        to_llm_mode()
-      
-# ───────────────────────────────────── intent 모드
-def intent_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
-              country_filter, city_filter, chat_container, intent, log_and_render):
-    """intent(의도를 입력했을 경우) 모드 전용 UI & 로직"""
-    # ────────────────── 세션 키 정의
-    sample_key = "intent_sample_df"
-    step_key = "intent_step"
-    prev_key = "intent_prev_places"
-    intent_key = "intent_chip_selected"
-
-    # ────────────────── 0) 초기화
-    if step_key not in st.session_state:
-        st.session_state[step_key] = "recommend_places"
-        st.session_state[prev_key] = set()
-        st.session_state.pop(sample_key, None)
-
-    # ────────────────── 1) restart 상태면 인트로만 출력하고 종료
-    if st.session_state[step_key] == "restart":
-        log_and_render(
-            "다시 여행지를 추천해드릴게요!<br>요즘 떠오르는 여행이 있으신가요?",
-            sender="bot",
-            chat_container=chat_container,
-            key="region_restart_intro"
-        )
-        return
-    
-    # ────────────────── 2) 여행지 추천 단계
-    if st.session_state[step_key] == "recommend_places":
-        selected_theme = intent
-        theme_df = recommend_places_by_theme(selected_theme, country_filter, city_filter)
-        theme_df = theme_df.drop_duplicates(subset=["여행도시"])
-        theme_df = theme_df.drop_duplicates(subset=["여행지"])
-
-        # 2.1) 이전 추천 기록 세팅
-        prev = st.session_state.setdefault(prev_key, set())
-
-        # 2.2) 이미 샘플이 있다면 result_df 재사용
-        if sample_key in st.session_state and not st.session_state[sample_key].empty:
-            result_df = st.session_state[sample_key]
-        else:
-            # 2.3) 새로운 추천 대상 필터링
-            candidates = theme_df[~theme_df["여행지"].isin(prev)]
-
-            # 2.4) 후보가 없다면 종료
-            if candidates.empty:
-                st.session_state[step_key] = "recommend_places_end"
-                st.rerun()
-                return
-
-            # 2.5) 새로운 추천 추출 및 저장
-            result_df = apply_weighted_score_filter(candidates)
-            st.session_state[sample_key] = result_df
-
-            # prev에 등록하여 중복 추천 방지
-            prev.update(result_df["여행지"])
-            st.session_state[prev_key] = prev
-
-        # 2.6) 오프닝 문장 생성
-        opening_line = intent_opening_lines.get(selected_theme, f"'{selected_theme}' 여행지를 소개할게요.")
-        opening_line = opening_line.format(len(result_df))
-
-        # 2.7) 추천 메시지 구성
-        message = "<br>".join([
-            f"{i+1}. <strong>{row.여행지}</strong> "
-            f"({row.여행나라}, {row.여행도시}) "
-            f"{getattr(row, '한줄설명', '설명이 없습니다')}"
-            for i, row in enumerate(result_df.itertuples())
-        ])
-
-        # 2.8) 챗봇 출력 + 칩 버튼 렌더링
-        with chat_container:
-            log_and_render(f"{opening_line}<br><br>{message}", 
-                           sender="bot", 
-                           chat_container=chat_container,
-                           key=f"intent_recommendation_{random.randint(1,999999)}")
-
-            recommend_names = result_df["여행지"].tolist()
-            prev_choice = st.session_state.get(intent_key, None)
-            choice = render_chip_buttons(
-                recommend_names + ["다른 여행지 보기 🔄"],
-                key_prefix="intent_chip",
-                selected_value=prev_choice
-            )
-        # 2.9) 선택 없거나 중복 선택이면 대기   
-        if not choice or choice == prev_choice:
-            return
-
-        # 선택 결과 처리
-        if choice:
-            if choice == "다른 여행지 보기 🔄":
-                log_and_render("다른 여행지 보기 🔄", 
-                   sender="user", 
-                   chat_container=chat_container, 
-                   key=f"user_place_refresh_{random.randint(1,999999)}")
-                
-                st.session_state.pop(sample_key, None)
-                st.rerun()
-                return
-            
-            # 정상 선택된 경우
-            st.session_state[intent_key] = choice
-            st.session_state[step_key] = "detail"
-            st.session_state.chat_log.append(("user", choice))
-
-            # 실제로 선택된 여행지만 prev에 기록
-            match = result_df[result_df["여행지"] == choice]
-            if not match.empty:
-                prev.add(choice)
-                st.session_state[prev_key] = prev
-
-            # 샘플 폐기
-            st.session_state.pop(sample_key, None)
-            st.rerun()
-            return  
-
-    # ────────────────── 3) 추천 종료 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "recommend_places_end":
-        # 3.1) 메시지 출력
-        with chat_container:
-            log_and_render(
-                "⚠️ 더 이상 새로운 여행지가 없어요.<br>다시 질문하시겠어요?",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="intent_empty"
-            )
-
-            # 3.2) 재시작 여부 칩 버튼 출력
-            restart_done_key = "intent_restart_done"
-            chip_ph = st.empty()
-
-            if not st.session_state.get(restart_done_key, False):
-                with chip_ph:
-                    choice = render_chip_buttons(
-                        ["예 🔄", "아니오 ❌"], 
-                        key_prefix="intent_restart")
-            else:
-                choice = None
-
-            # 3.3) 아직 아무것도 선택하지 않은 경우
-            if choice is None:
-                return
-
-            chip_ph.empty()
-            st.session_state[restart_done_key] = True
-
-            # 3.4) 사용자 선택값 출력
-            log_and_render(choice, 
-                           sender="user", 
-                           chat_container=chat_container
-                           )
-            
-            # 3.5) 사용자가 재추천을 원하는 경우
-            if choice == "예 🔄":
-                for k in [sample_key, prev_key, intent_key, restart_done_key]:
-                    st.session_state.pop(k, None)
-                chip_ph.empty() 
-
-                # 다음 추천 단계로 초��화
-                st.session_state["user_input_rendered"] = False
-                st.session_state["intent_step"] = "restart"
-
-                log_and_render(
-                    "다시 여행지를 추천해드릴게요!<br>요즘 떠오르는 여행이 있으신가요?",
-                    sender="bot",
-                    chat_container=chat_container,
-                    key="intent_restart_intro"
-                )
-                return
-
-            # 3.6) 사용자가 종료를 선택한 경우
-            else:
-                log_and_render("여행 추천을 종료할게요. 필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️",
-                               sender="bot", 
-                               chat_container=chat_container,
-                               key="intent_exit")
-                st.stop()
-            return
-        
-    # ────────────────── 4) 여행지 상세 단계
-    if st.session_state[step_key] == "detail":
-        chosen = st.session_state[intent_key]
-        # city 이름 뽑아서 세션에 저장
-        row = travel_df[travel_df["여행지"] == chosen].iloc[0]
-        st.session_state["selected_city"] = row["여행도시"]
-        st.session_state["selected_place"]  = chosen
-
-        log_and_render(chosen, 
-                       sender="user", 
-                       chat_container=chat_container,
-                       key=f"user_place_{chosen}")
-        handle_selected_place(
-            chosen,
-            travel_df, 
-            external_score_df,
-            festival_df, 
-            weather_df,
-            chat_container=chat_container
-        )
-        st.session_state[step_key] = "companion"
-        st.rerun()        
-        return
-    
-    # ────────────────── 5) 동행·연령 받기 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "companion":
-        with chat_container:
-            # 5.1) 안내 메시지 출력
-            log_and_render(
-                "함께 가는 분이나 연령대를 알려주시면 더 딱 맞는 상품을 골라드릴게요!<br>"
-                "1️⃣ 동행 여부 (혼자 / 친구 / 커플 / 가족 / 단체)<br>"
-                "2️⃣ 연령대 (20대 / 30대 / 40대 / 50대 / 60대 이상)",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="ask_companion_age"
-            )
-
-            # 5.1.1) 동행 체크박스
-            st.markdown(
-                '<div style="font-size:14px; font-weight:600; margin:14px 0px 6px 0px;">👫 동행 선택</div>',
-                unsafe_allow_html=True
-            )
-            c_cols = st.columns(5)
-            comp_flags = {
-                "혼자":   c_cols[0].checkbox("혼자"),
-                "친구":   c_cols[1].checkbox("친구"),
-                "커플":   c_cols[2].checkbox("커플"),
-                "가족":   c_cols[3].checkbox("가족"),
-                "단체":   c_cols[4].checkbox("단체"),
-            }
-            companions = [k for k, v in comp_flags.items() if v]
-
-            # 5.1.2) 연령 체크박스
-            st.markdown(
-                '<div style="font-size:14px; font-weight:600; margin:0px 0px 6px 0px;">🎂 연령 선택</div>',
-                unsafe_allow_html=True
-            )
-            a_cols = st.columns(5)
-            age_flags = {
-                "20대": a_cols[0].checkbox("20대"),
-                "30대": a_cols[1].checkbox("30대"),
-                "40대": a_cols[2].checkbox("40대"),
-                "50대": a_cols[3].checkbox("50대"),
-                "60대 이상": a_cols[4].checkbox("60대 이상"),
-            }
-            age_group = [k for k, v in age_flags.items() if v]
-
-            # 5.1.3) 확인 버튼
-            confirm = st.button(
-                "추천 받기",
-                key="btn_confirm_companion",
-                disabled=not (companions or age_group),
-            )
-
-            # 5.2) 메시지 출력
-            if confirm:
-                # 사용자 버블 출력
-                user_msg = " / ".join(companions + age_group)
-                log_and_render(
-                    user_msg if user_msg else "선택 안 함",
-                    sender="user",
-                    chat_container=chat_container,
-                    key=f"user_comp_age_{random.randint(1,999999)}"
-                )
-
-                # 세션 저장
-                st.session_state["companions"] = companions or None
-                st.session_state["age_group"]  = age_group  or None
-
-                # 다음 스텝
-                st.session_state[step_key] = "package"
-                st.rerun()
-                return
-                   
-    # ────────────────── 6) 동행·연령 필터링· 패키지 출력 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "package":
-
-        # 패키지 버블을 이미 만들었으면 건너뜀
-        if st.session_state.get("package_rendered", False):
-            st.session_state[step_key] = "package_end"
-            return
-        
-        companions = st.session_state.get("companions")
-        age_group = st.session_state.get("age_group")
-        city = st.session_state.get("selected_city")
-        place = st.session_state.get("selected_place")
-
-        filtered = filter_packages_by_companion_age(
-            package_df, companions, age_group, city=city, top_n=2
-        )
-
-        if filtered.empty:
-            log_and_render(
-                "⚠️ 아쉽지만 지금 조건에 맞는 패키지가 없어요.<br>"
-                "다른 조건으로 다시 찾아볼까요?",
-                sender="bot", chat_container=chat_container,
-                key="no_package"
-            )
-            st.session_state[step_key] = "companion"   # 다시 입력 단계로
-            st.rerun()
-            return
-
-        combo_msg = make_companion_age_message(companions, age_group)
-        header = f"{combo_msg}"
-
-        # 패키지 카드 출력
-        used_phrases = set()
-        theme_row = travel_df[travel_df["여행지"] == place]
-        raw_theme = theme_row["통합테마명"].iloc[0] if not theme_row.empty else None
-        selected_ui_theme = theme_ui_map.get(raw_theme, (raw_theme,))[0]
-
-        title_candidates = theme_title_phrases.get(selected_ui_theme, ["추천"])
-        sampled_titles = random.sample(title_candidates,
-                                    k=min(2, len(title_candidates)))
-        
-        # 메시지 생성
-        pkg_msgs = [header]
-
-        for i, (_, row) in enumerate(filtered.iterrows(), 1):
-            desc, used_phrases = make_top2_description_custom(
-                row.to_dict(), used_phrases
-            )
-            tags = format_summary_tags_custom(row["요약정보"])
-            title_phrase = (sampled_titles[i-1] if i <= len(sampled_titles)
-                            else random.choice(title_candidates))
-            title = f"{city} {title_phrase} 패키지"
-            url = row.URL
-
-            pkg_msgs.append(
-                    f"{i}. <strong>{title}</strong><br>"
-                    f"🅼 {desc}<br>{tags}<br>"
-                    f'<a href="{url}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" '
-                    'style="text-decoration:none;font-weight:600;color:#009c75;">'
-                    '💚 바로가기&nbsp;↗</a>'
-                )
-        # 메시지 출력
-        log_and_render(
-                "<br><br>".join(pkg_msgs),
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key=f"pkg_bundle_{random.randint(1,999999)}"
-            )
-        
-        # 세션 정리
-        st.session_state["package_rendered"] = True
-        st.session_state[step_key] = "package_end"
-        show_llm_inline()                                   # 플래그만 ON (rerun 없음)
-
-        # ✅ rerun 없이 같은 사이클에 인라인 LLM 패널을 바로 표시
-        render_llm_inline_if_open(chat_container)
-        return
-            
-    # ────────────────── 7) 종료 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "package_end":
-        # 인라인 LLM이 열려 있으면 안내 버블을 반복 출력하지 말고
-        # LLM 패널만 유지합니다.
-        if st.session_state.get("llm_inline", False):
-            render_llm_inline_if_open(chat_container)
-            return
-        # 인라인을 닫은 경우에만 마지막 인사와 전체 LLM 모드 진입
-        log_and_render("필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️",
-                       sender="bot", chat_container=chat_container,
-                     key="goodbye")
-        to_llm_mode()
-        
-# ───────────────────────────────────── emotion 모드
-def emotion_ui(travel_df, external_score_df, festival_df, weather_df, package_df,
-              country_filter, city_filter, chat_container, candidate_themes, 
-              intent, emotion_groups, top_emotions, log_and_render):
-    """emotion(감정을 입력했을 경우) 모드 전용 UI & 로직"""
-    
-    # ────────────────── 세션 키 정의
-    sample_key = "emotion_sample_df"
-    step_key = "emotion_step"
-    theme_key = "selected_theme"
-    emotion_key = "emotion_chip_selected"
-    prev_key = "emotion_prev_places"
-
-    # ────────────────── 0) 초기화
-    if step_key not in st.session_state:
-        st.session_state[step_key] = "theme_selection"
-        st.session_state[prev_key]  = set()
-        st.session_state.pop(sample_key, None)
-
-
-    # ────────────────── 1) restart 상태면 인트로만 출력하고 종료
-    if st.session_state[step_key] == "restart":
-        log_and_render(
-            "다시 여행지를 추천해드릴게요!<br>요즘 떠오르는 여행이 있으신가요?",
-            sender="bot",
-            chat_container=chat_container,
-            key="region_restart_intro"
-        )
-        return
-
-    # ────────────────── 2) 테마 추천 단계
-    if st.session_state[step_key] == "theme_selection":
-        # 추천 테마 1개일 경우
-        if len(candidate_themes) == 1:
-            selected_theme = candidate_themes[0]
-            st.session_state[theme_key] = selected_theme
-            log_and_render(f"추천 가능한 테마가 1개이므로 '{selected_theme}'을 선택할게요.", sender="bot", chat_container=chat_container)
-            st.session_state[step_key] = "recommend_places"
-            st.rerun()
-
-        # 테마가 여러 개일 경우
-        else:
-            # 인트로 메시지
-            intro_msg = generate_intro_message(intent=intent, emotion_groups=emotion_groups, emotion_scores=top_emotions)
-            log_and_render(f"{intro_msg}<br>아래 중 마음이 끌리는 여행 스타일을 골라주세요 💫", sender="bot", chat_container=chat_container)
-
-            # 후보 테마 준비
-            dfs = [recommend_places_by_theme(t, country_filter, city_filter) for t in candidate_themes]
-            dfs = [df for df in dfs if not df.empty]
-            all_theme_df = pd.concat(dfs) if dfs else pd.DataFrame(columns=travel_df.columns)
-            all_theme_df = all_theme_df.drop_duplicates(subset=["여행지"])
-            all_theme_names = all_theme_df["통합테마명"].dropna().tolist()
-
-            available_themes = []
-            for t in candidate_themes:
-                if t in all_theme_names and t not in available_themes:
-                    available_themes.append(t)
-            for t in all_theme_names:
-                if t not in available_themes:
-                    available_themes.append(t)
-            available_themes = available_themes[:3]  # 최대 3개
-
-            # 칩 UI 출력
-            with chat_container:
-                chip = render_chip_buttons(
-                    [theme_ui_map.get(t, (t, ""))[0] for t in available_themes],
-                    key_prefix="theme_chip"
-                )
-
-                # 선택이 완료되면 다음 단계로 이동
-                if chip:
-                    selected_theme = ui_to_theme_map.get(chip, chip)
-                    st.session_state[theme_key] = selected_theme
-                    st.session_state[step_key] = "recommend_places"
-                    st.session_state["emotion_all_theme_df"] = all_theme_df
-                    log_and_render(f"{chip}", sender="user",
-                                chat_container=chat_container)
-                    
-                    st.rerun()
-
-    # ────────────────── 3) 여행지 추천 단계
-    if st.session_state[step_key] == "recommend_places":
-        all_theme_df = st.session_state.get("emotion_all_theme_df", pd.DataFrame())
-        selected_theme = st.session_state.get(theme_key, "")
-
-        prev_key = "emotion_prev_places"
-        prev = st.session_state.setdefault(prev_key, set())
-
-        # 예외 처리: 데이터 없을 경우
-        if all_theme_df.empty or not selected_theme:
-            log_and_render("추천 데이터를 불러오는 데 문제가 발생했어요. <br>다시 입력해 주세요.", sender="bot", chat_container=chat_container)
-            return
-        
-        if sample_key not in st.session_state:
-            theme_df = all_theme_df[all_theme_df["통합테마명"] == selected_theme]
-            theme_df = theme_df.drop_duplicates(subset=["여행도시"])
-            theme_df = theme_df.drop_duplicates(subset=["여행지"])
-            remaining = theme_df[~theme_df["여행지"].isin(prev)]
-
-            if remaining.empty:
-                st.session_state[step_key] = "recommend_places_end"
-                st.rerun()
-                return 
-
-            result_df = apply_weighted_score_filter(remaining)
-            st.session_state[sample_key] = result_df
-        else:
-            result_df = st.session_state[sample_key]
-
-        # 추천 수 부족할 경우 Fallback 보완
-        if len(result_df) < 3:
-            fallback = travel_df[
-                (travel_df["통합테마명"] == selected_theme) &
-                (~travel_df["여행지"].isin(result_df["여행지"]))
-            ].drop_duplicates(subset=["여행지"])
-
-            if not fallback.empty:
-                fill_count = min(3 - len(result_df), len(fallback))
-                fill = fallback.sample(n=fill_count, random_state=random.randint(1, 9999))
-                result_df = pd.concat([result_df, fill], ignore_index=True)
-
-        # 샘플 저장
-        st.session_state[sample_key] = result_df
-
-        # 2.1)첫 문장 출력
-        ui_name = theme_ui_map.get(selected_theme, (selected_theme,))[0]
-        opening_line_template = theme_opening_lines.get(ui_name)
-        opening_line = opening_line_template.format(len(result_df)) if opening_line_template else ""
-
-        message = (
-            "<br>".join([
-                f"{i+1}. <strong>{row.여행지}</strong> "
-                f"({row.여행나라}, {row.여행도시}) "
-                f"{getattr(row, '한줄설명', '설명이 없습니다')}"
-                for i, row in enumerate(result_df.itertuples())
-            ])
-        )
-        if opening_line_template:
-            message_combined = f"{opening_line}<br><br>{message}"
-            with chat_container:
-                log_and_render(message_combined, 
-                                sender="bot",
-                                chat_container=chat_container, 
-                                key=f"emotion_recommendation_{random.randint(1,999999)}"
-                                )
-                # 2.2) 칩 버튼으로 추천지 중 선택받기
-                recommend_names = result_df["여행지"].tolist() 
-                prev_choice = st.session_state.get(emotion_key, None)
-                choice = render_chip_buttons(
-                    recommend_names + ["다른 여행지 보기 🔄"],
-                    key_prefix="emotion_chip",
-                    selected_value=prev_choice
-                )
-                
-                # 2.3) 선택 결과 처리
-                if not choice or choice == prev_choice:
-                    return
-
-                if choice == "다른 여행지 보기 🔄":
-                    log_and_render("다른 여행지 보기 🔄", 
-                        sender="user", 
-                        chat_container=chat_container, 
-                        key=f"user_place_refresh_{random.randint(1,999999)}")
-                                
-                    st.session_state.pop(sample_key, None)
-                    st.rerun()
-                    return
-
-                # 실제 선택한 여행지 처리
-                st.session_state[emotion_key] = choice
-                st.session_state[step_key] = "detail"
-                st.session_state.chat_log.append(("user", choice))
-                
-                # 선택한 여행지를 prev 기록에 추가
-                match = result_df[result_df["여행지"] == choice]
-                if not match.empty:
-                    prev.add(choice)
-                    st.session_state[prev_key] = prev
-
-                # 샘플 폐기
-                st.session_state.pop(sample_key, None)
-                st.rerun()
-                return
-                    
-    # ────────────────── 3) 추천 종료 단계: 더 이상 추천할 여행지가 없을 때
-    elif st.session_state[step_key] == "recommend_places_end":
-        with chat_container:
-            # 3.1) 메시지 출력
-            log_and_render(
-                "⚠️ 더 이상 새로운 여행지가 없어요.<br>다시 질문하시겠어요?",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="emotion_empty"
-            )
-            # 3.2) 재시작 여부 칩 버튼 출력
-            restart_done_key = "emotion_restart_done"
-            chip_ph = st.empty() 
-
-            if not st.session_state.get(restart_done_key, False):
-                with chip_ph:
-                    choice = render_chip_buttons( 
-                        ["예 🔄", "아니오 ❌"],
-                        key_prefix="emotion_restart"
-                    )
-            else:
-                choice = None
-
-            # 3.3) 아직 아무것도 선택하지 않은 경우
-            if choice is None:
-                return
-            
-            chip_ph.empty()  
-            st.session_state[restart_done_key] = True
-
-            # 3.4) 사용자 선택값 출력
-            log_and_render(
-                choice,
-                sender="user",
-                chat_container=chat_container,
-                key=f"user_restart_choice_{choice}"
-            )
-                    
-            # 3.5) 사용자가 재추천을 원하는 경우   
-            if choice == "예 🔄":
-                # 여행 추천 상태 초기화
-                for k in [emotion_key, prev_key, sample_key, restart_done_key]:
-                    st.session_state.pop(k, None)
-                chip_ph.empty()  
-
-                # 다음 추천 단계로 초기화
-                st.session_state["user_input_rendered"] = False
-                st.session_state["emotion_step"] = "restart"
-
-                log_and_render(
-                    "다시 여행지를 추천해드릴게요!<br>요즘 떠오르는 여행이 있으신가요?",
-                    sender="bot",
-                    chat_container=chat_container,
-                    key="emotion_restart_intro"
-                )
-                return
-            
-            # 3.6) 사용자가 종료를 선택한 경우
-            else:
-                log_and_render("여행 추천을 종료할게요. 필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️", 
-                               sender="bot", 
-                               chat_container=chat_container,
-                               key="emotion_exit")
-                st.stop()
-            return
-        
-    # ────────────────── 4) 여행지 상세 단계
-    if st.session_state[step_key] == "detail":
-        chosen = st.session_state[emotion_key]
-        # city 이름 뽑아서 세션에 저장
-        row = travel_df[travel_df["여행지"] == chosen].iloc[0]
-        st.session_state["selected_city"] = row["여행도시"]
-        st.session_state["selected_place"]  = chosen
-
-        log_and_render(chosen, 
-                       sender="user", 
-                       chat_container=chat_container,
-                       key=f"user_place_{chosen}")
-        handle_selected_place(
-            chosen,
-            travel_df, 
-            external_score_df,
-            festival_df, 
-            weather_df,
-            chat_container=chat_container
-        )
-        st.session_state[step_key] = "companion"
-        st.rerun()        
-        return   
-      
-    # ────────────────── 5) 동행·연령 받기 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "companion":
-        with chat_container:
-            # 5.1) 안내 메시지 출력
-            log_and_render(
-                "함께 가는 분이나 연령대를 알려주시면 더 딱 맞는 상품을 골라드릴게요!<br>"
-                "1️⃣ 동행 여부 (혼자 / 친구 / 커플 / 가족 / 단체)<br>"
-                "2️⃣ 연령대 (20대 / 30대 / 40대 / 50대 / 60대 이상)",
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="ask_companion_age"
-            )
-
-            # 5.1.1) 동행 체크박스
-            st.markdown(
-                '<div style="font-size:14px; font-weight:600; margin:14px 0px 6px 0px;">👫 동행 선택</div>',
-                unsafe_allow_html=True
-            )
-            c_cols = st.columns(5)
-            comp_flags = {
-                "혼자":   c_cols[0].checkbox("혼자"),
-                "친구":   c_cols[1].checkbox("친구"),
-                "커플":   c_cols[2].checkbox("커플"),
-                "가족":   c_cols[3].checkbox("가족"),
-                "단체":   c_cols[4].checkbox("단체"),
-            }
-            companions = [k for k, v in comp_flags.items() if v]
-
-            # 5.1.2) 연령 체크박스
-            st.markdown(
-                '<div style="font-size:14px; font-weight:600; margin:0px 0px 6px 0px;">🎂 연령 선택</div>',
-                unsafe_allow_html=True
-            )
-            a_cols = st.columns(5)
-            age_flags = {
-                "20대": a_cols[0].checkbox("20대"),
-                "30대": a_cols[1].checkbox("30대"),
-                "40대": a_cols[2].checkbox("40대"),
-                "50대": a_cols[3].checkbox("50대"),
-                "60대 이상": a_cols[4].checkbox("60대 이상"),
-            }
-            age_group = [k for k, v in age_flags.items() if v]
-
-            # 5.1.3) 확인 버튼
-            confirm = st.button(
-                "추천 받기",
-                key="btn_confirm_companion",
-                disabled=not (companions or age_group),
-            )
-
-            # 5.2) 메시지 출력
-            if confirm:
-                # 사용자 버블 출력
-                user_msg = " / ".join(companions + age_group)
-                log_and_render(
-                    user_msg if user_msg else "선택 안 함",
-                    sender="user",
-                    chat_container=chat_container,
-                    key=f"user_comp_age_{random.randint(1,999999)}"
-                )
-
-                # 세션 저장
-                st.session_state["companions"] = companions or None
-                st.session_state["age_group"]  = age_group  or None
-
-                # 다음 스텝
-                st.session_state[step_key] = "package"
-                st.rerun()
-                return
-            
-    # ────────────────── 6) 동행·연령 필터링· 패키지 출력 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "package":
-
-        # 패키지 버블을 이미 만들었으면 건너뜀
-        if st.session_state.get("package_rendered", False):
-            st.session_state[step_key] = "package_end"
-            return
-        
-        companions = st.session_state.get("companions")
-        age_group = st.session_state.get("age_group")
-        city = st.session_state.get("selected_city")
-        place = st.session_state.get("selected_place")
-
-        filtered = filter_packages_by_companion_age(
-            package_df, companions, age_group, city=city, top_n=2
-        )
-
-        if filtered.empty:
-            log_and_render(
-                "⚠️ 아쉽지만 지금 조건에 맞는 패키지가 없어요.<br>"
-                "다른 조건으로 다시 찾아볼까요?",
-                sender="bot", chat_container=chat_container,
-                key="no_package"
-            )
-            st.session_state[step_key] = "companion"
-            st.rerun()
-            return
-
-        combo_msg = make_companion_age_message(companions, age_group)
-        header = f"{combo_msg}"
-
-        # 패키지 카드 출력
-        used_phrases = set()
-        theme_row = travel_df[travel_df["여행지"] == place]
-        raw_theme = theme_row["통합테마명"].iloc[0] if not theme_row.empty else None
-        selected_ui_theme = theme_ui_map.get(raw_theme, (raw_theme,))[0]
-
-        title_candidates = theme_title_phrases.get(selected_ui_theme, ["추천"])
-        sampled_titles = random.sample(title_candidates,
-                                    k=min(2, len(title_candidates)))
-        
-        # 메시지 생성
-        pkg_msgs = [header]
-
-        for i, (_, row) in enumerate(filtered.iterrows(), 1):
-            desc, used_phrases = make_top2_description_custom(
-                row.to_dict(), used_phrases
-            )
-            tags = format_summary_tags_custom(row["요약정보"])
-            title_phrase = (sampled_titles[i-1] if i <= len(sampled_titles)
-                            else random.choice(title_candidates))
-            title = f"{city} {title_phrase} 패키지"
-            url = row.URL
-
-            pkg_msgs.append(
-                    f"{i}. <strong>{title}</strong><br>"
-                    f"🅼 {desc}<br>{tags}<br>"
-                    f'<a href="{url}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" '
-                    'style="text-decoration:none;font-weight:600;color:#009c75;">'
-                    '💚 바로가기&nbsp;↗</a>'
-                )
-        # 메시지 출력
-        log_and_render(
-                "<br><br>".join(pkg_msgs),
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key=f"pkg_bundle_{random.randint(1,999999)}"
-            )
-        
-        # 세션 정리
-        st.session_state["package_rendered"] = True
-        st.session_state[step_key] = "package_end"
-        show_llm_inline()                                   # 플래그만 ON (rerun 없음)
-
-        # ✅ rerun 없이 같은 사이클에 인라인 LLM 패널을 바로 표시
-        render_llm_inline_if_open(chat_container)
-        return
-            
-    # ────────────────── 7) 종료 단계
-    elif st.session_state[step_key] == "package_end":
-        # 인라인 LLM이 열려 있으면 안내 버블을 반복 출력하지 말고
-        # LLM 패널만 유지합니다.
-        if st.session_state.get("llm_inline", False):
-            render_llm_inline_if_open(chat_container)
-            return
-        # 인라인을 닫은 경우에만 마지막 인사와 전체 LLM 모드 진입
-        log_and_render("필요하실 때 언제든지 또 찾아주세요! ✈️",
-                       sender="bot", chat_container=chat_container,
-                     key="goodbye")
-        to_llm_mode()
-        
-# ───────────────────────────────────── unknown 모드
-def unknown_ui(country, city, chat_container, log_and_render):
-    """unknown 모드(아직 DB에 없는 나라·도시일 때 안내) 전용 UI & 로직"""
-    # 안내 메시지
-    if city:
-        msg = (f"🔍 죄송해요. 해당 <strong>{city}</strong>의 여행지는 "
-               "아직 준비 중이에요.<br> 빠른 시일 안에 업데이트할게요!")
-    elif country:
-        msg = (f"🔍 죄송해요. 해당 <strong>{country}</strong>의 여행지는 "
-               "아직 준비 중이에요.<br> 빠른 시일 안에 업데이트할게요!")
-    else:
-        msg = "🔍 죄송해요. 해당 여행지는 아직 준비 중이에요."
-
-    with chat_container:
-        log_and_render(
-            f"{msg}",
-            sender="bot",
-            chat_container=chat_container,
-            key="unknown_dest"
-        )
-        
-# def _get_active_step_key():
-#     mode = st.session_state.get("mode", "unknown")
-#     mapping = {
-#         "region": "region_step",
-#         "intent": "intent_step",
-#         "emotion": "emotion_step",
-#         "theme_selection": "theme_step",
-#         "place_selection": "place_step",
-#         "user_info_input": "user_info_step",
-#     }
-#     # 매핑에 없으면 공용 키로
-#     return mapping.get(mode, "flow_step")
-# ───────────────────────────────────── 챗봇 호출
-def main(): 
-
-    init_session()
-    chat_container = st.container()
-
-    if not _ollama_healthcheck():
-        st.stop()
-    
-    # ✅ 풀스크린일 때만 조기 리턴
-    if st.session_state.get("llm_mode") and not st.session_state.get("llm_inline", False):
-        render_llm_followup(chat_container, inline=False)
-        return
-        
-    # 🎛️ 말풍선/표시 옵션 (③, ④)
-    st.sidebar.subheader("⚙️ 대화 표시")
-    st.sidebar.selectbox("테마", ["피스��치오", "스카이블루", "크리미오트"], key="bubble_theme") 
-    st.sidebar.toggle("타임스탬프 표시", value=False, key="show_time") 
-    
-    # with st.sidebar.expander("DEBUG steps", expanded=False):
-    #     st.write("mode:", st.session_state.get("mode"))
-    #     st.write("step_key:", cur_step_key)
-    #     st.write("state:", st.session_state.get(cur_step_key))
-
-
-    # ✅ 타자 효과 on/off 토글 (기본 ON)
-    st.sidebar.toggle("타자 효과", value=False, key="typewriter_on")
-
-    if "chat_log" in st.session_state and st.session_state.chat_log:
-        replay_log(chat_container)
-
-    # ───── greeting 메시지 출력
-    if not st.session_state.get("greeting_rendered", False):
-            greeting_message = (
-                "안녕하세요. <strong>모아(MoAi)</strong>입니다.🤖<br><br>"
-                "요즘 어떤 여행이 떠오르세요?<br>""모아가 딱 맞는 여행지를 찾아드릴게요."
-            )
-            log_and_render(
-                greeting_message,
-                sender="bot",
-                chat_container=chat_container,
-                key="greeting"
-            )
-            st.session_state["greeting_rendered"] = True
-
-
-    # ───── 사용자 입력 & 추천 시작 
-    # 1) 사용자 입력
-    user_input = st.text_input(
-        "입력창", # 비어있지 않은 라벨(접근성 확보)
-        placeholder="ex)'요즘 힐링이 필요해요', '가족 여행 어디가 좋을까요?'",
-        key="user_input",
-        label_visibility="collapsed",  # 화면에선 숨김
-        disabled=st.session_state.get("llm_inline", False)
-    )
-    user_input_key = "last_user_input"
-    select_keys = ["intent_chip_selected", "region_chip_selected", "emotion_chip_selected", "theme_chip_selected"]
-        
-    # 1-1) “진짜 새로 입력” 감지
-    prev = st.session_state.get(user_input_key, "")
-    if user_input and user_input != prev:
-        for k in select_keys:
-            st.session_state.pop(k, None)
-        st.session_state[user_input_key] = user_input
-        st.session_state["user_input_rendered"] = False
-
-        # step 초기화
-        st.session_state["region_step"] = "recommend"
-        st.rerun()
-
-    # 1-2) 사용자 메시지 한 번만 렌더링
-    if user_input and not st.session_state.get("user_input_rendered", False):
-        log_and_render(
-            user_input,
-            sender="user",
-            chat_container = chat_container,
-            key=f"user_input_{user_input}"
-            
-        )
-        st.session_state["user_input_rendered"] = True
-
-    if user_input:
-        # 1) 저비용 단계: 위치/의도 먼저
-        country_filter, city_filter, loc_mode = detect_location_filter(user_input)
-        intent, intent_score = detect_intent(user_input)
-    
-        # 사이드바에서 임계값을 쓸 수 있게 했다면, 없으면 0.70 기본
-        threshold = st.session_state.get("intent_threshold", 0.70)
-    
-        # 2) 모드 결정: 지역 확정 → intent 확정 → unknown → (그 외) emotion
-        if loc_mode == "region":
-            mode = "region"
-            top_emotions, emotion_groups = [], []
-        elif intent_score >= threshold:
-            mode = "intent"
-            top_emotions, emotion_groups = [], []
-        elif loc_mode == "unknown":
-            mode = "unknown"
-            top_emotions, emotion_groups = [], []
-        else:
-            mode = "emotion"
-            # 3) 고비용 단계: 정말 필요할 때만 감성(BERT) 실행
-            # with st.spinner("감정 분석 중..."):  # UX 원하시면 스피너 추가
-            top_emotions, emotion_groups = analyze_emotion(user_input)
-    
-        # 4) 모드별 분기 (필요한 계산만 수행)
-        if mode == "region":
-            region_ui(
-                travel_df,
-                external_score_df,
-                festival_df,
-                weather_df,
-                package_df,
-                country_filter,
-                city_filter,
-                chat_container,
-                log_and_render
-            )
-            return
-    
-        elif mode == "intent":
-            intent_ui(
-                travel_df,
-                external_score_df,
-                festival_df,
-                weather_df,
-                package_df,
-                country_filter,
-                city_filter,
-                chat_container,
-                intent,
-                log_and_render
-            )
-            return
-    
-        elif mode == "unknown":
-            unknown_ui(
-                country_filter,
-                city_filter,
-                chat_container,
-                log_and_render
-            )
-            return
-    
-        else:  # emotion
-            # emotion 모드에서만 테마 추출 (불필요한 계산 방지)
-            candidate_themes = extract_themes(
-                emotion_groups,
-                intent,
-                force_mode=False  # intent 확정 케이스가 아니라면 False
-            )
-            emotion_ui(
-                travel_df,
-                external_score_df,
-                festival_df,
-                weather_df,
-                package_df,
-                country_filter,
-                city_filter,
-                chat_container,
-                candidate_themes,
-                intent,
-                emotion_groups,
-                top_emotions,
-                log_and_render
-            )
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
-
-
-#cmd 입력-> cd "파일 위치 경로 복붙"
-#ex(C:\Users\gayoung\Desktop\multi\0514 - project\06 - streamlit 테스트\test)
-#cmd 입력 -> streamlit run app.py