Update app.py

app.py

@@ -9,15 +9,11 @@ from datetime import datetime
 from datasets import load_dataset
 
 try:
-    medical_datasets = {
-        'all_processed': load_dataset("lavita/medical-qa-datasets", "all-processed"),
-        'icliniq': load_dataset("lavita/medical-qa-datasets", "chatdoctor-icliniq"),
-        'healthcaremagic': load_dataset("lavita/medical-qa-datasets", "chatdoctor_healthcaremagic")
-    }
-    print("의료 데이터셋 로드 완료")
+    legal_dataset = load_dataset("aiqtech/kolaw")
+    print("법률 데이터셋 로드 완료")
 except Exception as e:
-    print(f"의료 데이터셋 로드 실패: {e}")
-    medical_datasets = None
+    print(f"법률 데이터셋 로드 실패: {e}")
+    legal_dataset = None
 
 # 환경 변수 설정
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
@@ -166,65 +162,64 @@ def read_uploaded_file(file):
     except Exception as e:
         return f"❌ 파일 읽기 오류: {str(e)}", "error"
 
-def get_medical_context(query):
-    """의료 데이터셋에서 관련 정보 검색"""
-    if medical_datasets is None:
+def get_legal_context(query):
+    """법률 데이터셋에서 관련 판례 검색"""
+    if legal_dataset is None:
         return ""
     
     try:
         relevant_info = []
         
-        # 각 데이터셋에서 관련 정보 검색
-        for dataset_name, dataset in medical_datasets.items():
-            for item in dataset['train']:
-                # 질문과 답변에서 관련 정보 검색
-                if 'question' in item and query.lower() in item['question'].lower():
-                    relevant_info.append(f"Q: {item['question']}\nA: {item['answer']}")
-                elif 'answer' in item and query.lower() in item['answer'].lower():
-                    relevant_info.append(f"Q: {item['question']}\nA: {item['answer']}")
-                
-                if len(relevant_info) >= 3:  # 최대 3개까지만 수집
-                    break
+        # 판례 검색
+        for item in legal_dataset['train']:
+            # 사건번호, 판시사항, 판결요지 등에서 검색
+            searchable_text = f"{item.get('사건번호', '')} {item.get('판시사항', '')} {item.get('판결요지', '')}"
+            if query.lower() in searchable_text.lower():
+                case_info = f"📌 사건번호: {item.get('사건번호', '')}\n"
+                case_info += f"📝 판시사항: {item.get('판시사항', '')[:200]}...\n"
+                case_info += f"⚖️ 판결요지: {item.get('판결요지', '')[:200]}...\n"
+                relevant_info.append(case_info)
+            
+            if len(relevant_info) >= 3:  # 최대 3개까지만 수집
+                break
         
         if relevant_info:
-            return "\n\n의료 참고 정보:\n" + "\n---\n".join(relevant_info[:3])
+            return "\n\n관련 판례 정보:\n" + "\n---\n".join(relevant_info[:3])
         return ""
     except Exception as e:
-        print(f"의료 데이터 검색 오류: {e}")
+        print(f"판례 검색 오류: {e}")
         return ""
 
 
-SYSTEM_PREFIX = """저는 의학 전문 AI 어시스턴트 'GiniGEN Medical'입니다. 
-전문 의료 데이터베이스를 기반으로 다음과 같은 전문성을 가지고 소통하겠습니다:
+SYSTEM_PREFIX = """저는 법률 전문 AI 어시스턴트 'GiniGEN Legal'입니다. 
+대법원 판례 데이터베이스를 기반으로 다음과 같은 전문성을 가지고 소통하겠습니다:
 
-1. 🏥 일반적인 의학 정보 제공
-2. 🔬 증상 및 질병 관련 설명
-3. 🧬 건강 관리 조언
-4. 📊 의학 연구 데이터 해석
-5. ⚕️ 예방 의학 정보
+1. ⚖️ 판례 분석 및 해석
+2. 📜 법률 조항 설명
+3. 🔍 유사 판례 검색
+4. 📊 판례 동향 분석
+5. 💡 법적 조언 제공
 
 다음 원칙으로 소통하겠습니다:
-1. 🤝 신뢰할 수 있는 의학 정보 제공
-2. 💡 이해하기 쉬운 의학 설명
-3. 🎯 개인별 맞춤 건강 정보
-4. ⚠️ 의료 면책조항 준수
-5. ✨ 과학적 근거 기반 조언
+1. 🤝 객관적이고 공정한 법률 정보 제공
+2. 💭 이해하기 쉬운 법률 설명
+3. 🎯 구체적인 판례 인용
+4. ⚠️ 법률 자문 면책조항 준수
+5. ✨ 실무적 관점 제시
 
 중요 고지사항:
-- 이는 일반적인 정보 제공 목적이며, 전문 의료 상담을 대체할 수 없습니다.
-- 긴급한 의료 상황이나 심각한 증상의 경우 즉시 의료진을 찾아주세요.
-- 모든 치료 결정은 반드시 담당 의료진과 상담 후 결정하시기 바랍니다."""
+- 이는 일반적인 법률 정보 제공 목적이며, 전문 법률 상담을 대체할 수 없습니다.
+- 구체적인 법률 문제는 반드시 변호사와 상담하시기 바랍니다.
+- 제공되는 정보는 참고용이며, 법적 구속력이 없습니다."""
 
 def chat(message, history, uploaded_file, system_message="", max_tokens=4000, temperature=0.7, top_p=0.9):
     if not message:
         return "", history
 
     try:
-        # PharmKG 컨텍스트 추가
-        pharmkg_context = get_medical_context(message)  # 함수명만 변경        
-
-        system_message = SYSTEM_PREFIX + system_message + pharmkg_context
-
+        legal_context = get_legal_context(message)
+        system_message = SYSTEM_PREFIX + system_message + legal_context
+        
         # 파일 업로드 처리
         if uploaded_file:
             content, file_type = read_uploaded_file(uploaded_file)
@@ -309,7 +304,7 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", title="GiniGEN 🤖") as demo
                 send = gr.Button("보내기 📤")
         
         with gr.Column(scale=1):
-            gr.Markdown("### GiniGEN Pharm 🤖 [파일 업로드] 📁\n지원 형식: 텍스트, 코드, CSV, Parquet 파일")
+            gr.Markdown("### GiniGEN legal 🤖 [파일 업로드] 📁\n지원 형식: 텍스트, 코드, CSV, Parquet 파일")
             file_upload = gr.File(
                 label="파일 선택",
                 file_types=["text", ".csv", ".parquet"],
@@ -325,14 +320,15 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", title="GiniGEN 🤖") as demo
 
     gr.Examples(
         examples=[
-            ["일반적인 건강 관리 조언을 해주세요. 🏥"],
-            ["고혈압 증상에 대해 설명해주세요. 🔬"],
-            ["건강한 생활습관에 대해 알려주세요. 💪"],
-            ["코로나19 예방수칙을 알려주세요. 🦠"],
-            ["스트레스 관리 방법을 추천해주세요. 🧘‍♀️"],
+            ["민사상 손해배상 관련 주요 판례를 알려주세요. ⚖️"],
+            ["특허권 침해에 대한 최근 판례를 설명해주세요. 📜"],
+            ["부동산 계약 관련 중요 판례는 무엇인가요? 🏠"],
+            ["형사 사건의 정당방위 인정 기준은 어떻게 되나요? 🔍"],
+            ["이혼 소송에서 재산분할의 기준은 어떻게 되나요? 💼"],
         ],
         inputs=msg,
-)
+)    
+    
     # 대화내용 지우기 버튼에 히스토리 초기화 기능 추가
     def clear_chat():
         chat_history.clear_history()