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app.py

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-import os
-import random
-import threading
-import pandas as pd
 import gradio as gr
-from datasets import load_dataset
 
-# 데이터 파일 및 스레드 락 설정
-DATA_FILE = "global_data.csv"
-data_lock = threading.Lock()
+# 전역 변수 선언
+statement = ""
 
-def initialize_global_data():
-    """
-    DATA_FILE이 존재하지 않으면, gaeunseo/Taskmaster_sample_data 데이터셋을 로드하여 DataFrame으로 변환한 후 CSV 파일로 저장합니다.
-    이미 파일이 있으면 파일에서 데이터를 읽어 DataFrame을 반환합니다.
-    """
-    if not os.path.exists(DATA_FILE):
-        ds = load_dataset("gaeunseo/Taskmaster_sample_data", split="train")
-        data = ds.to_pandas()
-        # 필요한 컬럼이 없으면 추가합니다.
-        if "used" not in data.columns:
-            data["used"] = False
-        if "overlapping" not in data.columns:
-            data["overlapping"] = ""
-        if "text" not in data.columns:
-            data["text"] = ""
-        data.to_csv(DATA_FILE, index=False)
-        return data
-    else:
-        with data_lock:
-            df = pd.read_csv(DATA_FILE)
-        return df
+def update_statement(value):
+    global statement
+    statement = value
+    return statement
 
-def load_global_data():
-    """CSV 파일에서 global_data DataFrame을 읽어옵니다."""
-    with data_lock:
-        df = pd.read_csv(DATA_FILE)
-    return df
-
-def save_global_data(df):
-    """DataFrame을 CSV 파일에 저장합니다."""
-    with data_lock:
-        df.to_csv(DATA_FILE, index=False)
-
-# CSV 파일에 저장된 global_data 초기화
-global_data = initialize_global_data()
-
-def get_random_row_from_dataset():
-    """
-    CSV 파일에 저장된 global_data에서,
-      1. conversation_id별로 그룹화하고,
-      2. 각 그룹에서 모든 행의 used 컬럼이 False이며, 그룹 내에 overlapping 컬럼이 "TT"인 행이 존재하는 그룹만 valid로 간주합니다.
-    valid한 그룹들 중 랜덤하게 하나의 그룹을 선택한 후,
-      - 해당 그룹의 모든 행의 used 값을 True로 업데이트(즉, 전체 그룹을 할당)하고 CSV 파일에 저장합니다.
-      - 선택된 그룹 내에서 overlapping 컬럼이 "TT", "GT"가 아닌 대화들 중에서 대화 2개를 랜덤하게 선택하여,
-        두 턴의 대화를 결합한 문자열을 반환합니다.
-    """
-    global global_data
-    global_data = load_global_data()  # 최신 데이터 로드
-    groups = global_data.groupby('conversation_id')
-    valid_groups = []
-    for cid, group in groups:
-        # 모든 행의 used 값이 False이고, 그룹 내에 overlapping 값이 "TT"인 행이 존재하는 그룹 필터링
-        if group['used'].apply(lambda x: bool(x) == False).all() and (group['overlapping'] == "TT").any():
-            valid_groups.append((cid, group))
-    if not valid_groups:
-        return None
-    chosen_cid, chosen_group = random.choice(valid_groups)
-    # 선택된 그룹의 모든 행의 used 값을 True로 업데이트
-    global_data.loc[global_data['conversation_id'] == chosen_cid, 'used'] = True
-    save_global_data(global_data)
-    
-    # 선택된 그룹에서 overlapping 값이 "TT" 또는 "GT"가 아닌 행들만 필터링
-    valid_rows = chosen_group[~chosen_group['overlapping'].isin(["TT", "GT"])]
-    # 유효한 행이 2개 미만이면 None 반환
-    if valid_rows.shape[0] < 2:
-        return None
-    # 유효한 행들 중 2개를 랜덤하게 선택
-    chosen_rows = valid_rows.sample(2)
-    
-    return chosen_rows[0], chosen_rows[1]
-
-def get_conversation():
-    """
-    get_random_row_from_dataset()를 호출하여 대화 문자열을 가져오고,
-    "[turn]" 구분자를 기준으로 인간 메시지와 AI 메시지를 분리하여 반환합니다.
-    """
-    row1, row2 = get_random_row_from_dataset()
-    if row is None:
-        return "No valid conversation available.", "No valid conversation available."
-    else:
-        conversation_1 = row1['text']
-        conversation_2 = row2['text']
-        return conversation_1, conversation_2
-
-# Gradio 인터페이스 생성 (왼쪽: Human Message, 오른쪽: AI Message)
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## Random Conversation Generator")
+    # 두 개의 대화창을 좌우에 배치합니다.
+    with gr.Row():
+        conversation_A = gr.Textbox(label="Conversation A", placeholder="Enter conversation A here...", lines=10)
+        conversation_B = gr.Textbox(label="Conversation B", placeholder="Enter conversation B here...", lines=10)
+    
+    # 4개의 버튼을 한 행에 배치합니다.
     with gr.Row():
-        conversation_1 = gr.Textbox(label="Conversation1", lines=10, interactive=False)
-        conversation_2 = gr.Textbox(label="Conversation2", lines=10, interactive=False)
-    generate_btn = gr.Button("Generate Conversation")
-    generate_btn.click(fn=get_conversation, inputs=[], outputs=[conversation_1, conversation_2])
+        btn_both_good = gr.Button("Both good")      # "둘 다 좋음" → "BG"
+        btn_a_better   = gr.Button("A is better")     # "A가 더 좋음" → "AG"
+        btn_b_better   = gr.Button("B is better")     # "B가 더 좋음" → "BG"
+        btn_both_bad   = gr.Button("Both not good")   # "둘 다 별로임" → "BB"
+    
+    # 선택된 statement 값을 보여주기 위한 출력 텍스트박스 (옵션)
+    statement_output = gr.Textbox(label="Selected Statement", value="", interactive=False)
+    
+    # 각 버튼 클릭 시 update_statement 함수를 호출하여 statement 값을 업데이트합니다.
+    btn_both_good.click(fn=lambda: update_statement("BG"), inputs=[], outputs=statement_output)
+    btn_a_better.click(fn=lambda: update_statement("AG"), inputs=[], outputs=statement_output)
+    btn_b_better.click(fn=lambda: update_statement("BG"), inputs=[], outputs=statement_output)
+    btn_both_bad.click(fn=lambda: update_statement("BB"), inputs=[], outputs=statement_output)
 
 demo.launch()