Update ui.py

ui.py

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-# ui.py (최종 통합 버전)
-
 import gradio as gr
-from datetime import datetime
 import os
-
-# --- 필요한 모듈에서 함수들을 가져옵니다 ---
-from config import STATIONS, STATION_NAMES
+from config import STATIONS
 from supabase_utils import get_supabase_client
-from prediction import single_prediction
-from chatbot import process_chatbot_query_with_llm
-from api_utils import (
-    api_get_historical_tide, 
-    api_compare_dates, 
-    api_get_monthly_summary
-)
 
+def create_ui(prediction_handler, chatbot_handler):
+    """Gradio UI for Tide Prediction System."""
+    client = get_supabase_client()
+    supabase_status = "🟢 Connected" if client else "🔴 Disconnected (Check env variables)"
+    gemini_status = "🟢 Connected" if os.getenv("GEMINI_API_KEY") else "🔴 Disconnected (Check env variables)"
 
-def create_ui():
-    """모든 기능이 통합된 Gradio UI를 생성하고 반환합니다."""
-    with gr.Blocks(title="통합 조위 예측 시스템", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-        gr.Markdown("# 🌊 통합 조위 예측 시스템 (최종 버전)")
-
-        # --- 연결 상태 표시 ---
-        client = get_supabase_client()
-        supabase_status = "🟢 연결됨" if client else "🔴 연결 안됨"
-        gemini_status = "🟢 연결됨" if os.getenv("GEMINI_API_KEY") else "🔴 연결 안됨"
-        gr.Markdown(f"**Supabase 상태**: {supabase_status} | **Gemini 상태**: {gemini_status}")
+    with gr.Blocks(title="Tide Prediction System", theme=gr.themes.Default()) as demo:
+        gr.Markdown("# 🌊 Tide Prediction System")
+        gr.Markdown(f"**Supabase**: {supabase_status} | **Gemini**: {gemini_status}")
 
         with gr.Tabs():
-            
-            # --- 1번 탭: 모델을 직접 실행하는 '통합 조위 예측' ---
-            with gr.TabItem("🔮 통합 조위 예측"):
-                # (이곳에는 두 번째 버전의 'Tide Prediction' UI 코드를 붙여넣습니다.)
-                gr.Markdown("### TimeXer 모델을 실행하여 미래 조위를 예측하고 DB에 저장합니다.")
+            with gr.TabItem("Tide Prediction"):
                 with gr.Row():
                     with gr.Column(scale=1):
-                        pred_station = gr.Dropdown(choices=[(STATION_NAMES.get(s, s), s) for s in STATIONS], label="관측소 선택", value="DT_0001")
-                        pred_csv_file = gr.File(label="과거 데이터 업로드 (.csv)")
-                        pred_btn = gr.Button("예측 실행", variant="primary")
+                        station = gr.Dropdown(choices=STATIONS, label="Station", value="DT_0001")
+                        csv_file = gr.File(label="Historical Data (.csv)")
+                        predict_btn = gr.Button("Run Prediction", variant="primary")
                     with gr.Column(scale=3):
-                        pred_plot = gr.Plot(label="예측 결과 시각화")
-                        pred_df = gr.DataFrame(label="예측 결과 데이터")
-                pred_log = gr.Textbox(label="실행 로그", interactive=False)
+                        plot_output = gr.Plot(label="Prediction Visualization")
+                        df_output = gr.DataFrame(label="Prediction Data")
+                
+                # log_output은 Row 바깥에 위치해야 전체 너비를 사용합니다.
+                log_output = gr.Textbox(label="Execution Log", interactive=False)
 
-            # --- 2번 탭: AI 챗봇 ---
-            with gr.TabItem("💬 AI 조위 챗봇"):
-                # (이곳에는 두 번째 버전의 'AI Tide Chatbot' UI 코드를 붙여넣습니다.)
+            with gr.TabItem("AI Tide Chatbot"):
                 gr.ChatInterface(
-                    fn=process_chatbot_query_with_llm,
-                    title="AI 조위 챗봇",
-                    description="DB에 저장된 데이터를 바탕으로 조위에 대해 궁금한 점을 물어보세요."
+                    fn=chatbot_handler,
+                    title="AI Tide Chatbot",
+                    description="Ask about tide information (e.g., 'What's the current tide in Incheon?')"
                 )
-            
-            # --- 3번 탭: 저장된 데이터를 분석하는 '데이터 조회 및 분석' ---
-            with gr.TabItem("📜 데이터 조회 및 분석"):
-                gr.Markdown("### 데이터베이스에 저장된 과거/미래 데이터를 조회하고 분석합니다.")
-                with gr.Tabs():
-                    with gr.TabItem("일별 조회"):
-                        # (첫 번째 버전의 'Tide Data' UI)
-                        hist_station = gr.Dropdown(choices=[(STATION_NAMES.get(s, s), s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
-                        hist_date = gr.Textbox(label="날짜 (YYYY-MM-DD)", value=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'))
-                        hist_btn = gr.Button("조회")
-                        hist_plot = gr.Plot(label="일별 조위 그래프")
-                        
-                    with gr.TabItem("날짜 비교"):
-                        # (첫 번째 버전의 'Compare Tides' UI)
-                        comp_station = gr.Dropdown(choices=[(STATION_NAMES.get(s, s), s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
-                        comp_date1 = gr.Textbox(label="날짜 1 (YYYY-MM-DD)", value="2025-08-01")
-                        comp_date2 = gr.Textbox(label="날짜 2 (YYYY-MM-DD)", value="2025-08-02")
-                        comp_btn = gr.Button("비교")
-                        comp_plot = gr.Plot(label="날짜별 비교 그래프")
-
-                    with gr.TabItem("월간 요약"):
-                        # (첫 번째 버전의 'Monthly Summary' UI)
-                        sum_station = gr.Dropdown(choices=[(STATION_NAMES.get(s, s), s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001")
-                        sum_year = gr.Textbox(label="년", value="2025")
-                        sum_month = gr.Textbox(label="월", value="08")
-                        sum_btn = gr.Button("요약 보기")
-                        sum_json = gr.JSON(label="월간 통계")
-                        sum_plot = gr.Plot(label="월간 그래프")
 
-        # --- 모든 버튼의 이벤트 핸들러를 정의합니다 ---
-        pred_btn.click(
-            fn=single_prediction, # prediction.py에 있어야 함
-            inputs=[pred_station, pred_csv_file],
-            outputs=[pred_plot, pred_df, pred_log]
-        )
-        hist_btn.click(
-            fn=api_get_historical_tide, # api_utils.py에 있어야 함
-            inputs=[hist_station, hist_date],
-            outputs=hist_plot
-        )
-        comp_btn.click(
-            fn=api_compare_dates, # api_utils.py에 있어야 함
-            inputs=[comp_station, comp_date1, comp_date2],
-            outputs=comp_plot
-        )
-        sum_btn.click(
-            fn=api_get_monthly_summary, # api_utils.py에 있어야 함
-            inputs=[sum_station, sum_year, sum_month],
-            outputs=[sum_json, sum_plot]
+        # .click 이벤트는 with gr.Blocks() 블록 안에 있어야 합니다.
+        predict_btn.click(
+            fn=prediction_handler,
+            inputs=[station, csv_file],
+            outputs=[plot_output, df_output, log_output]
         )
 
     return demo