import gradio as gr import os from datetime import datetime from config import STATIONS, STATION_NAMES from supabase_utils import get_supabase_client from api_utils import ( api_get_tide_level, api_get_tide_series, api_get_extremes_info, api_check_tide_alert, api_compare_stations, api_health_check ) # API 문서 모듈 import from api_docs import generate_api_docs def create_ui(prediction_handler, chatbot_handler, api_handlers: dict): """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(): # 1. 예측 탭 with gr.TabItem("🔮 통합 조위 예측"): gr.Markdown(""" ### TimeXer 모델을 활용한 조위 예측 - 과거 기상 데이터를 업로드하여 미래 72시간 조위 예측 - 잔차 예측 + 조화 예측 = 최종 조위 """) with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): station_id_input = gr.Dropdown( choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in 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) # 2. 챗봇 탭 with gr.TabItem("💬 AI 조위 챗봇"): gr.ChatInterface( fn=chatbot_handler, title="", description="조위에 대해 궁금한 점을 물어보세요.", # examples=[ # "인천 현재 조위 알려줘", # "오늘 만조 시간은?" # ] ) # 3. API 탭 with gr.TabItem("🔌 API"): gr.Markdown("## RESTful API 엔드포인트\n실무에서 바로 사용 가능한 API 기능을 제공합니다.") with gr.Tabs(): # 3-1. 특정 시간 조위 with gr.TabItem("조위 조회"): gr.Markdown("#### 특정 관측소, 특정 시간의 조위 정보를 조회합니다.") with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): api1_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001") api1_time = gr.Textbox(label="조회 시간 (비워두면 현재)", placeholder="2025-08-10T15:00:00") api1_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary") with gr.Column(scale=2): api1_output = gr.JSON(label="API 응답") api1_btn.click( fn=lambda s, t: api_handlers["tide_level"](s, t if t else None), inputs=[api1_station, api1_time], outputs=api1_output ) generate_api_docs("tide_level") # 3-2. 시계열 데이터 with gr.TabItem("시계열"): gr.Markdown("#### 지정된 기간의 시계열 조위 데이터를 조회합니다.") with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): api2_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001") api2_start = gr.Textbox(label="시작 시간", placeholder="2025-08-10T00:00:00") api2_end = gr.Textbox(label="종료 시간", placeholder="2025-08-11T00:00:00") api2_interval = gr.Number(label="간격(분)", value=60, minimum=5) api2_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary") with gr.Column(scale=2): api2_output = gr.JSON(label="API 응답 (공공 API 형식)") api2_btn.click( fn=lambda s, st, et, i: api_handlers["tide_series"](s, st if st else None, et if et else None, int(i)), inputs=[api2_station, api2_start, api2_end, api2_interval], outputs=api2_output ) generate_api_docs("tide_series") # 3-3. 만조/간조 with gr.TabItem("만조/간조"): gr.Markdown("#### 특정 날짜의 만조/간조 정보를 조회합니다.") with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): api3_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001") api3_date = gr.Textbox(label="날짜 (YYYY-MM-DD)", placeholder=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")) api3_secondary = gr.Checkbox(label="부차 만조/간조 포함", value=False) api3_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary") with gr.Column(scale=2): api3_output = gr.JSON(label="만조/간조 정보") api3_btn.click( fn=lambda s, d, sec: api_handlers["extremes"](s, d if d else None, sec), inputs=[api3_station, api3_date, api3_secondary], outputs=api3_output ) generate_api_docs("extremes") # 3-4. 위험 알림 with gr.TabItem("위험 알림"): gr.Markdown("#### 향후 설정된 시간 동안 위험 수위 도달 여부를 체크합니다.") with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): api4_station = gr.Dropdown(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]} ({s})", s) for s in STATIONS], label="관측소", value="DT_0001") api4_hours = gr.Number(label="확인 시간(시간)", value=24, minimum=1, maximum=72) api4_warning = gr.Number(label="주의 수위(cm)", value=700) api4_danger = gr.Number(label="경고 수위(cm)", value=750) api4_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary") with gr.Column(scale=2): api4_output = gr.JSON(label="위험 수위 정보") api4_btn.click( fn=lambda s, h, w, d: api_handlers["alert"](s, int(h), w, d), inputs=[api4_station, api4_hours, api4_warning, api4_danger], outputs=api4_output ) generate_api_docs("alert") # 3-5. 관측소 비교 with gr.TabItem("비교"): gr.Markdown("#### 여러 관측소의 조위를 동시에 비교합니다.") with gr.Row(): with gr.Column(scale=1): api5_stations = gr.CheckboxGroup(choices=[(f"{STATION_NAMES[s]}", s) for s in STATIONS], label="비교할 관측소 선택", value=["DT_0001", "DT_0002", "DT_0003"]) api5_time = gr.Textbox(label="비교 시간 (비워두면 현재)", placeholder="2025-08-10T15:00:00") api5_btn = gr.Button("UI에서 테스트", variant="primary") with gr.Column(scale=2): api5_output = gr.JSON(label="비교 결과") api5_btn.click( fn=lambda s, t: api_handlers["compare"](s, t if t else None), inputs=[api5_stations, api5_time], outputs=api5_output ) generate_api_docs("compare") # 3-6. 상태 체크 with gr.TabItem("상태"): gr.Markdown("#### API 및 시스템의 현재 상태를 확인합니다.") with gr.Row(): api6_btn = gr.Button("🔍 상태 확인", variant="secondary", scale=1) api6_output = gr.JSON(label="시스템 상태", scale=2) api6_btn.click( fn=api_handlers["health"], inputs=[], outputs=api6_output ) generate_api_docs("health") # 이벤트 핸들러 연결 predict_btn.click( fn=prediction_handler, inputs=[station_id_input, input_csv], outputs=[output_plot, output_df, output_log], api_name="predict" ) return demo