Update app.py

app.py

@@ -10,19 +10,20 @@ from datasets import load_dataset
 print("Current Working Directory:", os.getcwd())
 
 # 데이터셋 파일 이름
-data_file = 'train_0.csv'
+data_files = ['train_0.csv', 'train_1.csv', 'train_2.csv', 'train_3.csv', 'train_4.csv', 'train_5.csv']
 
-# 현재 작업 디렉토리에 파일이 있는지 확인
-if os.path.exists(data_file):
-    print(f"File {data_file} exists in the current directory.")
-else:
-    print(f"File {data_file} does not exist in the current directory.")
-    # 작업 디렉토리 변경 (필요한 경우)
+# 현재 작업 디렉토리에 모든 파일이 있는지 확인
+missing_files = [file for file in data_files if not os.path.exists(file)]
+if missing_files:
+    print(f"Missing files: {missing_files}")
+    # 필요한 경우 작업 디렉토리 변경
     os.chdir('/home/user/app')
     print("Changed directory to:", os.getcwd())
+else:
+    print("All files are present in the current directory.")
 
 # 데이터셋 로드
-law_dataset = load_dataset('csv', data_files=data_file)
+law_dataset = load_dataset('csv', data_files=data_files)
 print("Dataset loaded successfully.")
 
 # 로깅 설정
@@ -44,9 +45,6 @@ SPECIFIC_CHANNEL_ID = int(os.getenv("DISCORD_CHANNEL_ID"))
 # 대화 히스토리를 저장할 전역 변수
 conversation_history = []
 
-# 법률 데이터셋 로드
-law_dataset = load_dataset('csv', data_files='train_0.csv')
-
 class MyClient(discord.Client):
     def __init__(self, *args, **kwargs):
         super().__init__(*args, **kwargs)
@@ -68,14 +66,12 @@ class MyClient(discord.Client):
         self.is_processing = True
         try:
             response = await generate_response(message)
-        # 비어 있는 응답을 확인하고 처리
             if response.strip() == "":
                 response = "죄송합니다, 제공할 수 있는 정보가 없습니다."
             await message.channel.send(response)
         finally:
             self.is_processing = False
 
-
     def is_message_in_specific_channel(self, message):
         return message.channel.id == SPECIFIC_CHANNEL_ID or (
             isinstance(message.channel, discord.Thread) and message.channel.parent_id == SPECIFIC_CHANNEL_ID
@@ -89,26 +85,22 @@ async def generate_response(message):
     
     # 데이터 검색 및 응답 준비
     answer = search_in_dataset(user_input, law_dataset)
-    full_response_text = system_message + "\n\n" + answer
+    if not answer:
+        answer = "관련 법률 정보를 찾을 수 없습니다."
     
-    # 응답 분할 전송
+    full_response_text = system_message + "\n\n" + answer
     max_length = 2000
     if len(full_response_text) > max_length:
-        # 너무 긴 메시지를 여러 부분으로 나누어 보냅니다.
         for i in range(0, len(full_response_text), max_length):
             part_response = full_response_text[i:i+max_length]
             await message.channel.send(part_response)
     else:
-        # 메시지 길이가 적절하면 한 번에 전송
         await message.channel.send(full_response_text)
 
     logging.debug(f'Full model response sent: {full_response_text}')
     conversation_history.append({"role": "assistant", "content": full_response_text})
 
-
 def search_in_dataset(query, dataset):
-    # 간단한 검색 로직을 구현합니다.
-    # 여기에서는 예제로 단순화하기 위해 첫 번째 항목을 반환합니다.
     for record in dataset['train']:
         if query in record['사건명']:
             return record['사건번호']