Update app.py

app.py

@@ -56,7 +56,7 @@ class SimpleRAGSystem:
         if count == 0:
             raise RuntimeError("ChromaDB가 비어있습니다.")
 
-    def search_similar_docs(self, query: str, top_k: int = 10) -> List[Dict]:
+    def search_similar_docs(self, query: str, top_k: int = 20) -> List[Dict]:
         emb = self.embedding_model.encode(query).tolist()
         res = self.collection.query(
             query_embeddings=[emb], n_results=top_k,
@@ -71,21 +71,21 @@ rag_system = SimpleRAGSystem()
 
 # === Google ADK 설정 ===
 session_svc = InMemorySessionService()
-agent = Agent(model="gemini-2.0-flash-lite",
+agent = Agent(model="gemini-2.0-flash", # "gemini-2.0-flash-lite"
               name="khu_media_advisor",
               instruction="""당신은 경희대학교 미디어학과 전문 상담 AI입니다.
 # 주요 역할:
-- 제공된 문서 정보를 바탕으로 정확한 답변 제공
+- 제공된 문서 정보를 바탕으로 답변 제공
 - 미디어학과 관련 질문에 친절하고 구체적으로 응답
 - 문서에 없는 내용은 일반 지식으로 보완 (단, 명시)
 # 답변 스타일:
-- 자세하고 풍부한 설명을 포함하여 최대한 상세하게 답변 제공
+- 자세하고 풍부한 설명을 포함하여 상세하고 길게 답변 제공
 - 친근하고 도움이 되는 상담사 톤
 - 핵심 정보를 명확하게 전달
 - 추가 궁금한 점이 있으면 언제든 물어보라고 안내
 # 참고 문서 활용:
 - 문서 내용이 있으면 구체적으로 인용
-- 여러 문서의 정보를 종합하여 완전한 답변 작성
+- 여러 문서의 정보를 종합하여 답변 작성
 - 정확하지 않은 정보는 추측하지 말고 솔직하게 모른다고 답변"""
 )
 
@@ -108,7 +108,7 @@ async def get_response(prompt: str) -> str:
 with gr.Blocks(title="경희대 미디어학과 AI 상담사", theme="soft") as app:
     gr.Markdown("# 🎬 경희대 미디어학과 AI 상담사")
     chatbot = gr.Chatbot(type="messages", height=400)
-    msg = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="질문을 입력하세요...")
+    msg = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="이 곳에 질문을 입력하세요...")
     send = gr.Button("전송")
 
     def chat_fn(user_input, history):
@@ -116,10 +116,10 @@ with gr.Blocks(title="경희대 미디어학과 AI 상담사", theme="soft") as
         # 입력 전처리: 오용 방지
         user_input = user_input.replace("전공", "분야").replace("교수", "교수진")
         # 교수진 관련 질문 처리
-        #if "교수진" in user_input or "교수" in user_input:
-        #    prof_msg = f"현재 미디어학과 교수진은: {', '.join(PROFESSORS)} 입니다."
-        #    history.append({"role": "assistant", "content": prof_msg})
-        #    return history, 
+        if "교수진" in user_input or "교수" in user_input:
+            prof_msg = f"현재 미디어학과 교수진은: {', '.join(PROFESSORS)} 입니다."
+            history.append({"role": "assistant", "content": prof_msg})
+            return history, 
         # RAG 컨텍스트
         docs = rag_system.search_similar_docs(user_input)
         # Combine existing history (dicts) with new user message