# 필요한 라이브러리 불러오기
import gradio as gr  # Gradio: 웹 인터페이스를 만들기 위한 라이브러리
import requests       # API 요청을 보내기 위한 라이브러리
from openai import OpenAI  # Upstage Solar LLM 사용을 위한 OpenAI 호환 클라이언트
from io import BytesIO      # 이미지 데이터를 메모리 상에서 처리하기 위한 도구

def extract_text_from_image(image, api_key):
    """
    이미지에서 텍스트를 추출하는 함수 (Upstage Document OCR API 사용)
    """
    # Upstage API Endpoint 주소
    url = "https://api.upstage.ai/v1/document-digitization"  

    # API Key 인증을 위한 헤더 설정
    headers = {'Authorization': f'Bearer {api_key}'}  

    # 이미지를 메모리 버퍼에 저장 (JPEG 형식)
    buffer = BytesIO()
    image.save(buffer, format="JPEG")
    buffer.seek(0)

    # 파일과 추가 데이터를 요청 형식에 맞게 구성
    files = {"document": ("image.jpg", buffer, "image/jpeg")}
    data = {"model": "ocr"}  # 사용할 모델: OCR

    # POST 요청 보내기 
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

    # 요청 성공 시 텍스트 추출
    if response.status_code == 200:
        text = response.json().get("text", "")  # JSON 응답에서 텍스트 추출
        return text.strip()  # 앞뒤 공백 제거 후 반환
    else:
        # 실패 시 에러 메시지 반환
        return f"OCR 실패: {response.status_code} - {response.text}"



def translate_text_with_solar(english_text, api_key):
    """
    영어 텍스트를 한국어로 번역하는 함수 (Upstage Solar Pro API 사용)
    """
    # Solar LLM 호출을 위한 OpenAI 클라이언트 초기화
    client = OpenAI(
        api_key=api_key,
        base_url="https://api.upstage.ai/v1"
    )

    # print("== 채팅 함수 호출됨 ==")  # 로그용 출력

    # 사용자에게 전달할 프롬프트 구성
    prompt = f"""
    다음은 영어 손글씨 편지 내용입니다.\n
    {english_text} \n
    영어를 한국어로 번역해주세요.\n\n  
    한국어로 변역된 편지 내용: "
    """

    # Solar LLM 호출하여 번역 수행
    response = client.chat.completions.create(
        model="solar-pro",  # 사용할 모델 이름
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],  # 사용자 메시지 설정
        temperature=0.5,     # 창의성 정도 (0.0~1.0)
        max_tokens=1024      # 최대 응답 길이 설정
    )

    # print(response)  # 전체 응답 로그로 출력

    # 번역된 결과 텍스트 반환
    return response.choices[0].message.content


# Gradio 인터페이스 구성
with gr.Blocks() as demo:
    # 상단 설명 부분
    gr.Markdown("# 💌 손글씨 편지 번역기")
    gr.Markdown("편지 이미지를 업로드하면 Upstage Docuemnt OCR이 영어 텍스트를 추출하고,\n🌐 번역하기 버튼을 누르면 Solar LLM을 호출하여 한국어로 번역합니다!")
    gr.Markdown("예제 이미지는 GenAI를 통해 생성된 이미지이며, Files 버튼을 클릭하면 확인 및 다운로드 가능합니다.")

    # ✅ API Key 입력창 추가
    api_key_input = gr.Textbox(label="🔑 Upstage API Key", type="password", placeholder="Paste your API key here")

    # 레이아웃: 좌우 2단 구성
    with gr.Row():
        # 왼쪽 열: 이미지 업로드
        with gr.Column(scale=1):
            image_input = gr.Image(type="pil", label=" 💌 편지 이미지 업로드")

        # 오른쪽 열: 추출된 텍스트 및 번역 결과
        with gr.Column(scale=2):
            english_box = gr.Textbox(label="📝 추출된 영어 텍스트", lines=10)
            translate_button = gr.Button("🌐 번역하기")
            korean_box = gr.Textbox(label="🇰🇷 번역된 한국어 텍스트", lines=10)

    # Step 1: 이미지 업로드 시 OCR 함수 실행 → 추출된 텍스트를 영어 텍스트 박스에 표시
    image_input.change(fn=extract_text_from_image, inputs=[image_input, api_key_input], outputs=english_box)

    # Step 2: 버튼 클릭 시 번역 함수 실행 → 번역된 결과를 한국어 텍스트 박스에 표시
    translate_button.click(fn=translate_text_with_solar, inputs=[english_box, api_key_input], outputs=korean_box)

# 앱 실행
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()