Update app.py

app.py

@@ -7,11 +7,11 @@ import time
 from datasets import load_dataset
 from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
 
-# get Gemini API Key from the environ variable
+# Gemini API 키를 환경 변수에서 가져오기
 GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
 genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
 
-# we will be using the Gemini 2.0 Flash model with Thinking capabilities
+# Gemini 2.0 Flash 모델 (Thinking 기능 포함) 사용
 model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp-1219")
 
 # PharmKG 데이터셋 로드
@@ -23,11 +23,11 @@ embedding_model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')
 
 def format_chat_history(messages: list) -> list:
     """
-    Formats the chat history into a structure Gemini can understand
+    대화 기록을 Gemini가 이해할 수 있는 구조로 변환
     """
     formatted_history = []
     for message in messages:
-        # Skip thinking messages (messages with metadata)
+        # 생각 메시지(메타데이터가 있는 메시지)는 건너뜁니다.
         if not (message.get("role") == "assistant" and "metadata" in message):
             formatted_history.append({
                 "role": "user" if message.get("role") == "user" else "assistant",
@@ -36,6 +36,9 @@ def format_chat_history(messages: list) -> list:
     return formatted_history
 
 def find_most_similar_data(query):
+    """
+    주어진 쿼리와 가장 유사한 데이터 찾기
+    """
     query_embedding = embedding_model.encode(query, convert_to_tensor=True)
     most_similar = None
     highest_similarity = -1
@@ -55,21 +58,21 @@ def find_most_similar_data(query):
 
 def stream_gemini_response(user_message: str, messages: list) -> Iterator[list]:
     """
-    Streams thoughts and response with conversation history support for text input only.
+    대화 기록 지원을 통해 생각과 응답을 스트리밍합니다(텍스트 입력만 해당).
     """
-    if not user_message.strip(): # Robust check: if text message is empty or whitespace
-        messages.append(ChatMessage(role="assistant", content="Please provide a non-empty text message. Empty input is not allowed.")) # More specific message
+    if not user_message.strip(): # 텍스트 메시지가 비어 있거나 공백인지 확인
+        messages.append(ChatMessage(role="assistant", content="비어 있지 않은 텍스트 메시지를 제공해주세요. 빈 입력은 허용되지 않습니다.")) # 더 구체적인 메시지
         yield messages
         return
 
     try:
-        print(f"\n=== New Request (Text) ===")
-        print(f"User message: {user_message}")
+        print(f"\n=== 새로운 요청 (텍스트) ===")
+        print(f"사용자 메시지: {user_message}")
 
-        # Format chat history for Gemini
+        # Gemini용 대화 기록 포맷
         chat_history = format_chat_history(messages)
 
-         # Similar data lookup
+         # 유사 데이터 검색
         most_similar_data = find_most_similar_data(user_message)
         
         system_message = "사용자 질문에 대해 의약품 정보를 제공하는 전문 약학 어시스턴트입니다."
@@ -104,27 +107,27 @@ def stream_gemini_response(user_message: str, messages: list) -> Iterator[list]:
         PharmKG는 복잡한 약물 관련 정보를 체계적으로 정리하고 분석할 수 있게 해주어, 약학 연구와 임상 의사결정에 중요한 도구로 활용되고 있습니다.
         """
 
-         # Prepend the system prompt and relevant context to the user message
+         # 시스템 프롬프트 및 관련 컨텍스트를 사용자 메시지 앞에 추가
         if most_similar_data:
              prefixed_message = f"{system_prefix} {system_message} 관련 정보: {most_similar_data}\n\n 사용자 질문:{user_message}"
         else:
              prefixed_message = f"{system_prefix} {system_message}\n\n 사용자 질문:{user_message}"
 
-        # Initialize Gemini chat
+        # Gemini 채팅 시작
         chat = model.start_chat(history=chat_history)
         response = chat.send_message(prefixed_message, stream=True)
 
-        # Initialize buffers and flags
+        # 버퍼 및 플래그 초기화
         thought_buffer = ""
         response_buffer = ""
         thinking_complete = False
 
-        # Add initial thinking message
+        # 초기 생각 메시지 추가
         messages.append(
             ChatMessage(
                 role="assistant",
                 content="",
-                metadata={"title": "⚙️ Thinking: *The thoughts produced by the model are experimental"}
+                metadata={"title": "⚙️ 생각 중: *모델에 의해 생성된 생각은 실험적입니다."}
             )
         )
 
@@ -133,20 +136,20 @@ def stream_gemini_response(user_message: str, messages: list) -> Iterator[list]:
             current_chunk = parts[0].text
 
             if len(parts) == 2 and not thinking_complete:
-                # Complete thought and start response
+                # 생각 완료 및 응답 시작
                 thought_buffer += current_chunk
-                print(f"\n=== Complete Thought ===\n{thought_buffer}")
+                print(f"\n=== 생각 완료 ===\n{thought_buffer}")
 
                 messages[-1] = ChatMessage(
                     role="assistant",
                     content=thought_buffer,
-                    metadata={"title": "⚙️ Thinking: *The thoughts produced by the model are experimental"}
+                    metadata={"title": "⚙️ 생각 중: *모델에 의해 생성된 생각은 실험적입니다."}
                 )
                 yield messages
 
-                # Start response
+                # 응답 시작
                 response_buffer = parts[1].text
-                print(f"\n=== Starting Response ===\n{response_buffer}")
+                print(f"\n=== 응답 시작 ===\n{response_buffer}")
 
                 messages.append(
                     ChatMessage(
@@ -157,9 +160,9 @@ def stream_gemini_response(user_message: str, messages: list) -> Iterator[list]:
                 thinking_complete = True
 
             elif thinking_complete:
-                # Stream response
+                # 스트리밍 응답
                 response_buffer += current_chunk
-                print(f"\n=== Response Chunk ===\n{current_chunk}")
+                print(f"\n=== 응답 청크 ===\n{current_chunk}")
 
                 messages[-1] = ChatMessage(
                     role="assistant",
@@ -167,162 +170,37 @@ def stream_gemini_response(user_message: str, messages: list) -> Iterator[list]:
                 )
 
             else:
-                # Stream thinking
+                # 스트리밍 생각
                 thought_buffer += current_chunk
-                print(f"\n=== Thinking Chunk ===\n{current_chunk}")
+                print(f"\n=== 생각 청크 ===\n{current_chunk}")
 
                 messages[-1] = ChatMessage(
                     role="assistant",
                     content=thought_buffer,
-                    metadata={"title": "⚙️ Thinking: *The thoughts produced by the model are experimental"}
+                    metadata={"title": "⚙️ 생각 중: *모델에 의해 생성된 생각은 실험적입니다."}
                 )
-            #time.sleep(0.05) #Optional: Uncomment this line to add a slight delay for debugging/visualization of streaming. Remove for final version
+            #time.sleep(0.05) # 디버깅/시각화를 위해 약간의 지연을 추가하려면 주석 해제합니다. 최종 버전에서는 제거합니다.
 
             yield messages
 
-        print(f"\n=== Final Response ===\n{response_buffer}")
+        print(f"\n=== 최종 응답 ===\n{response_buffer}")
 
     except Exception as e:
-        print(f"\n=== Error ===\n{str(e)}")
+        print(f"\n=== 오류 ===\n{str(e)}")
         messages.append(
             ChatMessage(
                 role="assistant",
-                content=f"I apologize, but I encountered an error: {str(e)}"
+                content=f"죄송합니다. 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
             )
         )
         yield messages
 
 def user_message(msg: str, history: list) -> tuple[str, list]:
-    """Adds user message to chat history"""
+    """사용자 메시지를 대화 기록에 추가"""
     history.append(ChatMessage(role="user", content=msg))
     return "", history
 
 
-# Create the Gradio interface
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(primary_hue="teal", secondary_hue="slate", neutral_hue="neutral")) as demo: # Using Soft theme with adjusted hues for a refined look
-    gr.Markdown("# 💭 PharmAI: 추론 기반 약리학 전문 AI 서비스 💭")
-
-    
-    gr.HTML("""<a href="https://visitorbadge.io/status?path=https%3A%2F%2Faiqcamp-Gemini2-Flash-Thinking.hf.space">
-               <img src="https://api.visitorbadge.io/api/visitors?path=https%3A%2F%2Faiqcamp-Gemini2-Flash-Thinking.hf.space&countColor=%23263759" />
-               </a>""")
-
-    
-    with gr.Tabs():
-        with gr.TabItem("Chat"):
-            chatbot = gr.Chatbot(
-                type="messages",
-                label="Gemini2.0 'Thinking' Chatbot (Streaming Output)", #Label now indicates streaming
-                render_markdown=True,
-                scale=1,
-                avatar_images=(None,"https://lh3.googleusercontent.com/oxz0sUBF0iYoN4VvhqWTmux-cxfD1rxuYkuFEfm1SFaseXEsjjE4Je_C_V3UQPuJ87sImQK3HfQ3RXiaRnQetjaZbjJJUkiPL5jFJ1WRl5FKJZYibUA=w214-h214-n-nu"),
-                 elem_classes="chatbot-wrapper"  # Add a class for custom styling
-            )
-
-            with gr.Row(equal_height=True):
-                input_box = gr.Textbox(
-                    lines=1,
-                    label="Chat Message",
-                    placeholder="Type your message here...",
-                    scale=4
-                )
-
-                clear_button = gr.Button("Clear Chat", scale=1)
-
-            # Add example prompts - removed file upload examples. Kept text focused examples.
-            example_prompts = [
-                 ["Explain the interplay between CYP450 enzymes and drug metabolism, specifically focusing on how enzyme induction or inhibition might affect the therapeutic efficacy of a drug such as warfarin."],
-                ["만성 신장 질환 환자에서 빈혈 치료를 위해 사용하는 에리스로포이에틴 제제의 약동학적 및 약력학적 특성을 상세히 분석하고, 투여 용량 및 투여 간격 결정에 영향을 미치는 요인들을 설명해 주십시오."],
-                ["간경변 치료(간 섬유화 해소)를 위한 신약 개발을 위한 '천연 식물'들을 추출하고 이에 대한 구체적인 약리기전과 그 이유, 그리고 어떻게 조합해야 최상의 효과가 있을지 추론하여 최적의 답변을 하라."],                
-                ["만성 신장 질환 환자에서 빈혈 치료를 위해 사용하는 에리스로포이에틴 제제의 약동학적 및 약력학적 특성을 상세히 분석하고, 투여 용량 및 투여 간격 결정에 영향을 미치는 요인들을 설명해 주십시오."],
-                ["간경변 환자에서 약물 대사의 변화를 설명하고, 간 기능 저하가 약물 투여량 조절에 미치는 영향을 구체적인 약물 예시와 함께 논의해 주십시오. 특히, 간 대사 효소의 활성 변화와 그 임상적 중요성을 설명해 주십시오."],
-                ["알츠하이머병 치료에 효과적인 천연 식물 물질과 약리기전 등을 한방(한의학)적 관점에서 설명하고 알려줘"],
-                ["Compare and contrast the mechanisms of action of ACE inhibitors and ARBs in managing hypertension, considering their effects on the renin-angiotensin-aldosterone system."],
-                ["Describe the pathophysiology of type 2 diabetes and explain how metformin achieves its glucose-lowering effects, including any key considerations for patients with renal impairment."],
-                 ["Please discuss the mechanism of action and clinical significance of beta-blockers in the treatment of heart failure, with reference to specific beta-receptor subtypes and their effects on the cardiovascular system."],
-                  ["알츠하이머병의 병태생리학적 기전을 설명하고, 현재 사용되는 약물들이 작용하는 주요 타겟을 상세히 기술하십시오. 특히, 아세틸콜린에스테라제 억제제와 NMDA 수용체 길항제의 작용 방식과 임상적 의의를 비교 분석해 주십시오."]
-
-            ]
-
-            gr.Examples(
-                examples=example_prompts,
-                inputs=input_box,
-                label="Examples: Try these prompts to see Gemini's thinking!",
-                examples_per_page=3 # Adjust as needed
-            )
-
-
-            # Set up event handlers
-            msg_store = gr.State("")  # Store for preserving user message
-
-            input_box.submit(
-                lambda msg: (msg, msg, ""),  # Store message and clear input
-                inputs=[input_box],
-                outputs=[msg_store, input_box, input_box],
-                queue=False
-            ).then(
-                user_message,  # Add user message to chat
-                inputs=[msg_store, chatbot],
-                outputs=[input_box, chatbot],
-                queue=False
-            ).then(
-                stream_gemini_response,  # Generate and stream response
-                inputs=[msg_store, chatbot],
-                outputs=chatbot
-            )
-
-            clear_button.click(
-                lambda: ([], "", ""),
-                outputs=[chatbot, input_box, msg_store],
-                queue=False
-            )
-
-
-        with gr.TabItem("Instructions"):
-             gr.Markdown(
-                """
-                ## PharmAI: Your Expert Pharmacology Assistant
-
-                Welcome to PharmAI, a specialized chatbot powered by Google's Gemini 2.0 Flash model. PharmAI is designed to provide expert-level information on pharmacology topics, leveraging a large dataset of pharmaceutical knowledge ("PharmKG").
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-                **Key Features:**
-
-                *   **Advanced Pharmacology Insights**: PharmAI provides responses that are structured, detailed, and based on a vast knowledge graph of pharmacology.
-                *   **Inference and Reasoning**: The chatbot can handle complex, multi-faceted questions, showcasing its ability to reason and infer from available information.
-                *   **Structured Responses**: Responses are organized logically to include definitions, mechanisms of action, indications, dosages, side effects, drug interactions, pharmacokinetics, and references when applicable.
-                *   **Thinking Process Display**: You can observe the model's thought process as it generates a response (experimental feature).
-                *   **Conversation History**: PharmAI remembers the previous parts of the conversation to provide more accurate and relevant information across multiple turns.
-                *   **Streaming Output**: The chatbot streams responses for an interactive experience.
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-                **How to Use PharmAI:**
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-                1.  **Start a Conversation**: Type your pharmacology question into the input box under the "Chat" tab. The chatbot is specifically designed to handle complex pharmacology inquiries.
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-                2.  **Use Example Prompts**: You can try out the example questions provided to see the model in action. These examples are formulated to challenge the chatbot to exhibit its expertise.
-                
-                3. **Example Prompt Guidance**:
-                    * **Mechanisms of Action**: Ask about how a specific drug works at the molecular level. Example: "Explain the mechanism of action of Metformin."
-                    * **Drug Metabolism**: Inquire about how the body processes drugs. Example: "Explain the interplay between CYP450 enzymes and drug metabolism..."
-                    * **Clinical Implications**: Pose questions about the clinical use of drugs in treating specific diseases. Example: "Discuss the mechanism of action and clinical significance of beta-blockers in heart failure..."
-                    * **Pathophysiology and Drug Targets**: Ask about diseases, what causes them, and how drugs can treat them. Example: "Explain the pathophysiology of type 2 diabetes and how metformin works..."
-                    * **Complex Multi-Drug Interactions**: Pose questions about how one drug can affect another drug in the body.
-                    * **Traditional Medicine Perspectives**: Ask about traditional medicine (like Hanbang) approaches to disease and treatment. Example: "Explain effective natural plant substances and their mechanisms for treating Alzheimer's from a Hanbang perspective."
-
-                4. **Review Responses**: The chatbot will then present its response with a "Thinking" section that reveals its internal processing. Then it provides the more structured response, with sections including definition, mechanism of action, indications, etc.
-
-                5. **Clear Conversation**: Use the "Clear Chat" button to start a new session.
-
-                **Important Notes:**
-
-                *  The 'thinking' feature is experimental, but it shows the steps the model took when creating the response.
-                *  The quality of the response is highly dependent on the user prompt. Please be as descriptive as possible when asking questions to the best results.
-                *   This model is focused specifically on pharmacology information, so questions outside this scope may not get relevant answers.
-                *   This chatbot is intended as an informational resource and should not be used for medical diagnosis or treatment recommendations. Always consult with a healthcare professional for any medical advice.
-
-                 """
-            )
-
-
 # 메인 Blocks 인터페이스 생성
 with gr.Blocks(
     theme=gr.themes.Soft(primary_hue="teal", secondary_hue="slate", neutral_hue="neutral"),
@@ -333,43 +211,43 @@ with gr.Blocks(
         }
     """
 ) as demo:
-    gr.Markdown("# Chat with Gemini 2.0 Flash and See its Thoughts 💭")
-    
+    gr.Markdown("# 💭 PharmAI: 추론 기반 약리학 전문 AI 서비스 💭")
+
     gr.HTML("""<a href="https://visitorbadge.io/status?path=https%3A%2F%2Faiqcamp-Gemini2-Flash-Thinking.hf.space">
                <img src="https://api.visitorbadge.io/api/visitors?path=https%3A%2F%2Faiqcamp-Gemini2-Flash-Thinking.hf.space&countColor=%23263759" />
                </a>""")
     
-    with gr.Tabs():
-       with gr.TabItem("Chat"):
+    with gr.Tabs() as tabs:
+       with gr.TabItem("대화", id="chat_tab"):
           chatbot = gr.Chatbot(
              type="messages",
-             label="Gemini2.0 'Thinking' Chatbot (Streaming Output)", #Label now indicates streaming
+             label="Gemini2.0 '생각' 챗봇 (스트리밍 출력)", # 스트리밍임을 나타내는 레이블
              render_markdown=True,
              scale=1,
              avatar_images=(None,"https://lh3.googleusercontent.com/oxz0sUBF0iYoN4VvhqWTmux-cxfD1rxuYkuFEfm1SFaseXEsjjE4Je_C_V3UQPuJ87sImQK3HfQ3RXiaRnQetjaZbjJJUkiPL5jFJ1WRl5FKJZYibUA=w214-h214-n-nu"),
-             elem_classes="chatbot-wrapper"  # Add a class for custom styling
+             elem_classes="chatbot-wrapper"  # 사용자 정의 스타일용 클래스 추가
           )
           
           with gr.Row(equal_height=True):
              input_box = gr.Textbox(
                  lines=1,
-                 label="Chat Message",
-                 placeholder="Type your message here...",
+                 label="대화 메시지",
+                 placeholder="여기에 메시지를 입력하세요...",
                  scale=4
              )
     
-             clear_button = gr.Button("Clear Chat", scale=1)
+             clear_button = gr.Button("대화 초기화", scale=1)
           
-          # Add example prompts - removed file upload examples. Kept text focused examples.
+          # 예제 프롬프트 추가 - 파일 업로드 예제 제거. 텍스트 중심 예제 유지.
           example_prompts = [
-                ["Explain the interplay between CYP450 enzymes and drug metabolism, specifically focusing on how enzyme induction or inhibition might affect the therapeutic efficacy of a drug such as warfarin."],
-               ["만성 신장 질환 환자에서 빈혈 치료를 위해 사용하는 에리스로포이에틴 제제의 약동학적 및 약력학적 특성을 상세히 분석하고, 투여 용량 및 투여 간격 결정에 영향을 미치는 요인들을 설명해 주십시오.",""],
-               ["간경변 치료(간 섬유화 해소)를 위한 신약 개발을 위한 '천연 식물'들을 추출하고 이에 대한 구체적인 약리기전과 그 이유, 그리고 어떻게 조합해야 최상의 효과가 있을지 추론하여 한방(한의학)적 관점에서 최적의 답변을 하라"],
-               ["알츠하이머병 치료에 효과적인 천연 식물 물질과 약리기전 등을 한방(한의학)적 관점에서 설명하고 알려줘"],
-               ["고혈압 치료 및 증상 완화에 효과적인 신약 개발을 위해 가능성이 매우 높은 천연 식물 물질과 약리기전 등을 한방(한의학)적 관점에서 설명하고 알려줘"],
-               ["Compare and contrast the mechanisms of action of ACE inhibitors and ARBs in managing hypertension, considering their effects on the renin-angiotensin-aldosterone system."],
-               ["Describe the pathophysiology of type 2 diabetes and explain how metformin achieves its glucose-lowering effects, including any key considerations for patients with renal impairment."],
-               ["Please discuss the mechanism of action and clinical significance of beta-blockers in the treatment of heart failure, with reference to specific beta-receptor subtypes and their effects on the cardiovascular system."],
+                ["CYP450 효소와 약물 대사 간의 상호 작용을 설명하고, 특히 효소 유도 또는 억제가 와파린과 같은 약물의 치료 효능에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 중점을 두십시오."],
+                ["만성 신장 질환 환자에서 빈혈 치료를 위해 사용하는 에리스로포이에틴 제제의 약동학적 및 약력학적 특성을 상세히 분석하고, 투여 용량 및 투여 간격 결정에 영향을 미치는 요인들을 설명해 주십시오."],
+                ["간경변 치료(간 섬유화 해소)를 위한 신약 개발을 위한 '천연 식물'들을 추출하고 이에 대한 구체적인 약리기전과 그 이유, 그리고 어떻게 조합해야 최상의 효과가 있을지 추론하여 한방(한의학)적 관점에서 최적의 답변을 하라"],                
+                ["알츠하이머병 치료에 효과적인 천연 식물 물질과 약리기전 등을 한방(한의학)적 관점에서 설명하고 알려줘"],
+                 ["고혈압 치료 및 증상 완화에 효과적인 신약 개발을 위해 가능성이 매우 높은 천연 식물 물질과 약리기전 등을 한방(한의학)적 관점에서 설명하고 알려줘"],
+                ["고혈압 관리에서 ACE 억제제와 ARB의 작용 메커니즘을 비교하고 대조하여 레닌-안지오텐신-알도스테론 시스템에 미치는 영향을 고려하십시오."],
+                ["제2형 당뇨병의 병태 생리학을 설명하고 메트포르민이 어떻게 혈당 강하 효과를 달성하는지, 신장 장애 환자에 대한 주요 고려 사항을 포함하여 설명하십시오."],
+                ["심부전 치료에서 베타 차단제의 작용 메커니즘과 임상적 중요성에 대해 논의하고, 특정 베타 수용체 아형과 심혈관계에 미치는 영향에 대해 참조하십시오."],
                  ["알츠하이머병의 병태생리학적 기전을 설명하고, 현재 사용되는 약물들이 작용하는 주요 타겟을 상세히 기술하십시오. 특히, 아세틸콜린에스테라제 억제제와 NMDA 수용체 길항제의 작용 방식과 임상적 의의를 비교 분석해 주십시오."]
     
            ]
@@ -377,26 +255,26 @@ with gr.Blocks(
           gr.Examples(
                 examples=example_prompts,
                 inputs=input_box,
-                label="Examples: Try these prompts to see Gemini's thinking!",
-                examples_per_page=3 # Adjust as needed
+                label="예제: Gemini의 생각을 보려면 다음 프롬프트를 사용해 보세요!",
+                examples_per_page=3 # 필요에 따라 조정
            )
            
            
-          # Set up event handlers
-          msg_store = gr.State("")  # Store for preserving user message
+          # 이벤트 핸들러 설정
+          msg_store = gr.State("")  # 사용자 메시지를 보존하기 위한 저장소
           
           input_box.submit(
-                lambda msg: (msg, msg, ""),  # Store message and clear input
+                lambda msg: (msg, msg, ""),  # 메시지를 저장하고 입력을 지웁니다.
                 inputs=[input_box],
                 outputs=[msg_store, input_box, input_box],
                 queue=False
            ).then(
-                user_message,  # Add user message to chat
+                user_message,  # 사용자 메시지를 대화에 추가합니다.
                 inputs=[msg_store, chatbot],
                 outputs=[input_box, chatbot],
                 queue=False
            ).then(
-                stream_gemini_response,  # Generate and stream response
+                stream_gemini_response,  # 응답을 생성하고 스트리밍합니다.
                 inputs=[msg_store, chatbot],
                 outputs=chatbot
             )
@@ -407,65 +285,52 @@ with gr.Blocks(
                 queue=False
            )
         
-       with gr.TabItem("Instructions"):
+       with gr.TabItem("사용 방법", id="instructions_tab"):
           gr.Markdown(
              """
-             ## PharmAI: Your Expert Pharmacology Assistant
+             ## PharmAI: 당신의 전문 약리학 어시스턴트
 
-             Welcome to PharmAI, a specialized chatbot powered by Google's Gemini 2.0 Flash model. PharmAI is designed to provide expert-level information on pharmacology topics, leveraging a large dataset of pharmaceutical knowledge ("PharmKG").
+             PharmAI에 오신 것을 환영합니다. Google의 Gemini 2.0 Flash 모델로 구동되는 전문 챗봇입니다. PharmAI는 광범위한 약학 지식 데이터 세트("PharmKG")를 활용하여 약리학 주제에 대한 전문가 수준의 정보를 제공하도록 설계되었습니다.
 
-             **Key Features:**
+             **주요 기능:**
 
-             *   **Advanced Pharmacology Insights**: PharmAI provides responses that are structured, detailed, and based on a vast knowledge graph of pharmacology.
-             *   **Inference and Reasoning**: The chatbot can handle complex, multi-faceted questions, showcasing its ability to reason and infer from available information.
-             *   **Structured Responses**: Responses are organized logically to include definitions, mechanisms of action, indications, dosages, side effects, drug interactions, pharmacokinetics, and references when applicable.
-             *   **Thinking Process Display**: You can observe the model's thought process as it generates a response (experimental feature).
-             *   **Conversation History**: PharmAI remembers the previous parts of the conversation to provide more accurate and relevant information across multiple turns.
-             *   **Streaming Output**: The chatbot streams responses for an interactive experience.
+             *   **고급 약리학 통찰력**: PharmAI는 광범위한 약리학 지식 그래프를 기반으로 구조화되고 상세한 답변을 제공합니다.
+             *   **추론 및 추론**: 챗봇은 복잡하고 다면적인 질문을 처리하여 사용 가능한 정보로부터 추론하고 추론하는 능력을 보여줍니다.
+             *   **구조화된 응답**: 응답은 정의, 작용 메커니즘, 적응증, 투여량, 부작용, 약물 상호 작용, 약동학 및 해당되는 경우 참조 문헌을 포함하도록 논리적으로 구성됩니다.
+             *   **사고 과정 표시**: 모델이 응답을 생성할 때 모델의 사고 과정을 관찰할 수 있습니다(실험적 기능).
+             *   **대화 기록**: PharmAI는 이전 대화 부분을 기억하여 여러 번에 걸쳐 더 정확하고 관련성 있는 정보를 제공합니다.
+             *   **스트리밍 출력**: 챗봇은 대화형 경험을 위해 응답을 스트리밍합니다.
 
-             **How to Use PharmAI:**
+             **PharmAI 사용 방법:**
 
-             1.  **Start a Conversation**: Type your pharmacology question into the input box under the "Chat" tab. The chatbot is specifically designed to handle complex pharmacology inquiries.
+             1.  **대화 시작**: "대화" 탭 아래의 입력 상자에 약리학 질문을 입력합니다. 챗봇은 특히 복잡한 약리학 질문을 처리하도록 설계되었습니다.
 
-             2.  **Use Example Prompts**: You can try out the example questions provided to see the model in action. These examples are formulated to challenge the chatbot to exhibit its expertise.
+             2.  **예제 프롬프트 사용**: 제공된 예제 질문을 사용하여 모델 작동 방식을 확인할 수 있습니다. 이러한 예제는 챗봇이 전문 지식을 보여주도록 하기 위해 고안되었습니다.
              
-             3. **Example Prompt Guidance**:
-                 * **Mechanisms of Action**: Ask about how a specific drug works at the molecular level. Example: "Explain the mechanism of action of Metformin."
-                 * **Drug Metabolism**: Inquire about how the body processes drugs. Example: "Explain the interplay between CYP450 enzymes and drug metabolism..."
-                 * **Clinical Implications**: Pose questions about the clinical use of drugs in treating specific diseases. Example: "Discuss the mechanism of action and clinical significance of beta-blockers in heart failure..."
-                 * **Pathophysiology and Drug Targets**: Ask about diseases, what causes them, and how drugs can treat them. Example: "Explain the pathophysiology of type 2 diabetes and how metformin works..."
-                 * **Complex Multi-Drug Interactions**: Pose questions about how one drug can affect another drug in the body.
-                 * **Traditional Medicine Perspectives**: Ask about traditional medicine (like Hanbang) approaches to disease and treatment. Example: "Explain effective natural plant substances and their mechanisms for treating Alzheimer's from a Hanbang perspective."
+             3. **예제 프롬프트 지침**:
+                * **작용 메커니즘**: 특정 약물이 분자 수준에서 어떻게 작용하는지 물어보세요. 예: "메트포르민의 작용 메커니즘을 설명하십시오."
+                * **약물 대사**: 신체가 약물을 어떻게 처리하는지 문의하십시오. 예: "CYP450 효소와 약물 대사 간의 상호 작용을 설명하십시오..."
+                * **임상적 의미**: 특정 질병을 치료하는 데 있어 약물의 임상적 사용에 대한 질문을 제기하십시오. 예: "심부전 치료에서 베타 차단제의 작용 메커니즘과 임상적 중요성에 대해 논의하십시오..."
+                * **병태생리학 및 약물 표적**: 질병, 원인 및 약물이 질병을 치료할 수 있는 방법에 대해 문의하십시오. 예: "제2형 당뇨병의 병태 생리학을 설명하고 메트포르민이 어떻게 작용하는지 설명하십시오..."
+                *   **복합 다중 약물 상호 작용**: 신체에서 하나의 약물이 다른 약물에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 질문을 제기하십시오.
+                *   **전통 의학 관점**: 질병 및 치료에 대한 전통 의학(한방과 같은) 접근 방식에 대해 문의하십시오. 예: "한방적 관점에서 알츠하이머병 치료에 효과적인 천연 식물 물질과 그 메커니즘을 설명하십시오."
+                
 
-             4. **Review Responses**: The chatbot will then present its response with a "Thinking" section that reveals its internal processing. Then it provides the more structured response, with sections including definition, mechanism of action, indications, etc.
+             4. **응답 검토**: 챗봇은 내부 처리 과정을 보여주는 "생각 중" 섹션과 함께 응답을 제시합니다. 그런 다음 정의, 작용 메커니즘, 적응증 등을 포함한 섹션과 함께 보다 구조화된 응답을 제공합니다.
 
-             5. **Clear Conversation**: Use the "Clear Chat" button to start a new session.
+             5. **대화 초기화**: "대화 초기화" 버튼을 사용하여 새 세션을 시작합니다.
 
-             **Important Notes:**
+             **주의 사항:**
 
-             *  The 'thinking' feature is experimental, but it shows the steps the model took when creating the response.
-             *  The quality of the response is highly dependent on the user prompt. Please be as descriptive as possible when asking questions to the best results.
-             *   This model is focused specifically on pharmacology information, so questions outside this scope may not get relevant answers.
-             *   This chatbot is intended as an informational resource and should not be used for medical diagnosis or treatment recommendations. Always consult with a healthcare professional for any medical advice.
+             *  '생각 중' 기능은 실험적이지만 응답을 생성할 때 모델이 수행한 단계를 보여줍니다.
+             *  응답의 품질은 사용자 프롬프트에 따라 크게 달라집니다. 최상의 결과를 얻으려면 질문할 때 가능한 한 자세하게 설명하십시오.
+             *   이 모델은 특히 약리학 정보에 초점을 맞추고 있으므로 이 범위를 벗어난 질문에는 관련성 있는 답변을 얻지 못할 수 있습니다.
+             *   이 챗봇은 정보 제공용 리소스로 제공되며 의료 진단 또는 치료 권장 사항에 사용해서는 안 됩니다. 의료 상담이 필요한 경우 항상 의료 전문가와 상담하십시오.
 
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-    # Add CSS styling
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-                .chatbot-wrapper .message {
-                    white-space: pre-wrap; /* 채팅 메시지 내의 줄바꿈 유지 */
-                    word-wrap: break-word;  /* 긴 단어가 영역을 벗어날 경우 자동 줄바꿈 */
-                }
-            `;
-            document.head.appendChild(style);
-        }
-    """)
-
 
 # Launch the interface
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