ui.py

import gradio as gr
import os
from config import STATIONS
from supabase_utils import get_supabase_client

def create_ui(prediction_handler, chatbot_handler):
    """Gradio UI를 생성하고 반환합니다."""
    with gr.Blocks(title="통합 조위 예측 시스템", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
        gr.Markdown("# 🌊 통합 조위 예측 시스템 with Gemini")

        # 연결 상태 표시
        client = get_supabase_client()
        supabase_status = "🟢 연결됨" if client else "🔴 연결 안됨 (환경변수 확인 필요)"
        gemini_status = "🟢 연결됨" if os.getenv("GEMINI_API_KEY") else "🔴 연결 안됨 (환경변수 확인 필요)"
        gr.Markdown(f"**Supabase 상태**: {supabase_status} | **Gemini 상태**: {gemini_status}")

        with gr.Tabs():
            with gr.TabItem("통합 조위 예측"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=1):
                        station_id_input = gr.Dropdown(STATIONS, label="관측소 선택", value="DT_0001")
                        input_csv = gr.File(label="과거 데이터 업로드 (.csv)")
                        predict_btn = gr.Button("예측 실행", variant="primary")
                    with gr.Column(scale=3):
                        output_plot = gr.Plot(label="예측 결과 시각화")
                        output_df = gr.DataFrame(label="예측 결과 데이터")
                output_log = gr.Textbox(label="실행 로그", lines=5, interactive=False)

            with gr.TabItem("AI 조위 챗봇"):
                gr.ChatInterface(
                    fn=chatbot_handler,
                    title="AI 조위 챗봇",
                    description="조위에 대해 궁금한 점을 물어보세요. (예: '인천 오늘 현재 조위 알려줘')",
                    #examples=[]
                )

        predict_btn.click(
            fn=prediction_handler,
            inputs=[station_id_input, input_csv],
            outputs=[output_plot, output_df, output_log]
        )
    return demo