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+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 직원 데이터를 분석하여 교육 프로그램을 추천하고 결과를 시각화하는 함수
+def analyze_data(employee_file, program_file):
+    # 직원 데이터와 교육 프로그램 데이터 불러오기
+    employee_df = pd.read_csv(employee_file.name)
+    program_df = pd.read_csv(program_file.name)
+
+    # 직원별 추천 프로그램 리스트
+    recommendations = []
+    
+    for _, employee in employee_df.iterrows():
+        recommended_programs = []
+        
+        for _, program in program_df.iterrows():
+            # 직원의 현재 역량과 학습 목표를 기반으로 적합한 프로그램을 추천
+            if any(skill in program['skills_acquired'] for skill in employee['current_skills'].split(',')) or \
+               employee['learning_goal'] in program['learning_objectives']:
+                recommended_programs.append(f"{program['program_name']} ({program['duration']})")
+        
+        if recommended_programs:
+            recommendation = f"직원 {employee['employee_name']}의 추천 프로그램: {', '.join(recommended_programs)}"
+        else:
+            recommendation = f"직원 {employee['employee_name']}에게 적합한 프로그램이 없습니다."
+        
+        recommendations.append(recommendation)
+
+    # 결과를 텍스트로 반환
+    result_text = "\n".join(recommendations)
+
+    # 시각화용 차트 생성
+    plt.figure(figsize=(8, 4))
+    employee_roles = employee_df['current_role'].value_counts()
+    employee_roles.plot(kind='bar', color='skyblue')
+    plt.title('직원별 현재 직무 분포')
+    plt.xlabel('직무')
+    plt.ylabel('직원 수')
+
+    # 차트를 반환
+    plt.tight_layout()
+    return result_text, plt.gcf()
+
+# Gradio 인터페이스 정의
+def main(employee_file, program_file):
+    return analyze_data(employee_file, program_file)
+
+# 사이드바에서 파일 업로드 기능 구현
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("# HybridRAG 시스템")
+            gr.Markdown("두 개의 CSV 파일을 업로드하여 분석을 진행하세요.")
+            
+            employee_file = gr.File(label="직원 데이터 업로드")
+            program_file = gr.File(label="교육 프로그램 데이터 업로드")
+            analyze_button = gr.Button("분석 시작")
+            output_text = gr.Textbox(label="분석 결과")
+
+            analyze_button.click(main, inputs=[employee_file, program_file], outputs=[output_text])
+
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 정보 패널")
+            gr.Markdown("업로드된 데이터에 대한 분석 및 결과를 여기에 표시합니다.")
+            
+            # 시각화 차트 출력
+            chart_output = gr.Plot(label="시각화 차트")
+            
+            # 분석 버튼 클릭 시 차트 업데이트
+            analyze_button.click(main, inputs=[employee_file, program_file], outputs=[output_text, chart_output])
+
+# Gradio 인터페이스 실행
+demo.launch()