import os
import time
import gradio as gr

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Create the model
generation_config = {
  "temperature": 1,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 64,
  "max_output_tokens": 8192,
  "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
  model_name="gemini-1.5-pro-exp-0801",
  generation_config=generation_config,
)

def generate_research_plan(question):
  """
  질문이나 탐구주제를 입력받아 통합탐구 계획을 생성하는 함수
  """

  # 전체 프롬프트 생성
  prompt = f"""학생들이 질문이나 탐구주제를 입력하면 과학자로서 통합탐구의 절차에 따라 실험을 구체적, 단계적, 체계적으로 설계하고 예상되는 결과를 설명해줘.

질문 및 탐구 주제: {question}

통합탐구 과정:

1. 문제 인식:

2. 가설 설정:

3. 변인 통제:

4. 자료 해석 방법 및 절차:

5. 결론 도출 방법 및 절차:

6. 예상되는 일반화:

7. 탐구를 위한 팁:"""

  # 초기 빈 텍스트 출력
  full_text = ""
  yield full_text  

  try:
    # 스트리밍 방식으로 응답 생성
    response = model.generate_content([prompt], stream=True)
    for chunk in response:
      full_text += chunk.text
      yield full_text
      time.sleep(0.05)
  except Exception as e:
    yield f"에러 발생: {str(e)}"

# Gradio 인터페이스 생성
iface = gr.Interface(
  fn=generate_research_plan, 
  inputs=gr.Textbox(lines=5, label="질문이나 탐구주제를 입력하세요"), 
  outputs=gr.Textbox(lines=10, label="통합탐구 계획"),
  title="🔬 통합탐구 계획 생성기",
  description="과학 탐구 주제에 대한 자세한 계획을 세우세요!"
)

# 인터페이스 실행
iface.launch()