app.py

import gradio as gr
# import pandas as pd
# from sentence_transformers import SentenceTransformer
# from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# title = "🍀고민 해결 도서 추천 챗봇🍀"
# description = "고민이 무엇인가요? 고민 해결을 도와줄 책을 추천해드립니다"
# examples = [["요즘 잠이 안 온다"]]


# model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sroberta-multitask')

def response(message, history, additional_input_info):
    # additional_input_info의 텍스트를 챗봇의 대답 뒤에 추가합니다.
    return "챗봇을 미완성하였습니다 " + additional_input_info

gr.ChatInterface(
        fn=response,
        textbox=gr.Textbox(placeholder="말걸어주세요..", container=False, scale=7),
        title="어떤 챗봇을 원하심미까?",
        description="물어보면 답하는 챗봇임미다.",
        theme="soft",
        examples=[["안뇽"], ["요즘 덥다 ㅠㅠ"], ["점심메뉴 추천바람, 짜장 짬뽕 택 1"]],
        retry_btn="다시보내기 ↩",
        undo_btn="이전챗 삭제 ❌",
        clear_btn="전챗 삭제 💫",
        additional_inputs=[
            gr.Textbox("!!!", label="끝말잇기")
        ]
).launch()

# gr.Interface(
#     fn=response,
#     title=title,
#     description=description,
#     examples=examples,
#     inputs=["text", "state"],
#     outputs=["chatbot", "state"],
#     theme="finlaymacklon/boxy_violet",
# ).launch()